一.实验目的 掌握最小二乘法拟合离散数据,多项式函数形式拟合曲线以及可以其他可以通过变量变换转化为多项式的拟合曲线目前待实现功能: 1. 最小二乘法的基本实现. 2. 用不同数据量,不同参数,不同的多项式阶数,比较实验效果. 3. 语言python. 二.实验原理 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题

转自:https://www.unrealengine.com/zh-CN/blog/getting-the-most-out-of-noise-in-ue4 UE4 推出基于材质的程序式噪声已经有一段时间了,但是大多数用户因其高昂的性能成本而不得不限制对其的使用.因此,许多用户采用的方法是在其他程序中编写平铺噪声纹理,然后将其放进 UE4 中使用.很多人都希望能在 UE4 中执行这个步骤,但是找不到足够方便的方法来实现. 我们已经在虚幻引擎 4.13 中满足了这些需求.这些改进可以分为几个类别

背景:朋友在为"关山口男子职业技术学校"写一款校园应用,于是找MoonXue写一个学生选课系统的登录接口.为了搞定这个接口,不得不先搞定这个系统的验证码. 验证码大概是这个样子 看上去不怎么难,没有干扰线没有粘连没有扭曲.但还是没能用pytesser直接将它识别出来,因为当中有噪点和其他背景噪声的存在.MoonXue的工作就是去掉这些讨厌的东西 先介绍一下,我们的工具: 1.Pytesser 它是基于一个c语言实现名为tesser的识别工具的python封装.可惜比较笨,只能做最简单的

1．基本理论 拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子,具有旋转不变性.一个二维图像函数 的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数,定义为:   为了更适合于数字图像处理,将该方程表示为离散形式:    另外,拉普拉斯算子还可以表示成模板的形式,如图5-9所示.图5-9(a)表示离散拉普拉斯算子的模板,图5-9(b)表示其扩展模板,图5-9(c)则分别表示其他两种拉普拉斯的实现模板.从模板形式容易看出,如果在图像中一个较暗的区域中出现了一个亮点,那么用拉普拉斯运算就会使这个亮点变得更亮.因为图像中的边缘

神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!里面有

http://phylab.fudan.edu.cn/doku.php?id=howtos:matlab:mt1-5 一. 单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性.非线性曲线拟合.下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱.假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 .1.在命令行输入数据: >x=[110.3323 148.7328 178.064 20

http://hujiaweibujidao.github.io/blog/2013/11/18/android-ndk-and-opencv-development-3/ Android Ndk and Opencv Development 3 NOV 18TH, 2013 Android NDK 和 OpenCV 整合开发总结(3) 终于写到第三节啦,虽然很累,但是还是要坚持,坚持写完这3篇文章. 这一节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用,包括下面几个方面的内容:

本文简单记录一下自己学习<通信原理>的时候调试的一个仿真DVB-C(Cable,数字有线电视)系统中QAM调制和解调的程序.自己一直是研究"信源"方面的东西,所以对"信道"这方面的知识进行实践的机会一直不是很多,做这个小程序的过程中也熟悉了不少相关的知识.在这个程序中,每执行一步操作,都会画出时域信号图和频域信号图,同时会在控制台打印出有关变量的取值,对于理解QAM调制与解调有一定的帮助. 一．DVB-C中QAM的调制与解调 简单介绍DVB-C系统中的Q

1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去改进从而使下次得到的model更加令人满意呢? ”偏差-方差分解(bias-variance decomposition)“是解释学习算法泛化能力性能的一种重要工具.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解. 假设测试样本为x,yd 为 x 在数据集中的标记(注意,有可能出现噪声使得 y

之前玩Tencent的仙剑4手游时,杀死boss会看到boss有“消融”的效果,就是身体上有多个洞洞然后往四周扩散直至尸体完全消失,但效果是没有关闭背面剔除的“穿帮”效果,可能也是考虑性能因素. emmmm,那下面开始详细讲解消融等等噪声相关应用的实现~ · 消融效果 噪音,就是“沙沙渣渣渣”的杂乱无章的声音,在图形学中使用噪声是为了把一些随机变量来引入到程序中,如火焰.地形.云朵的模拟等等都要使用随机变量.有人可能会问,直接使用random这种函数不就好了吗?为什么要引入这么多算法生成的特定噪

目录 1. \(l_0\)范数和\(l_1\)范数 2. \(l_2\)范数 3. 核范数(nuclear norm) 参考文献 使用正则化有两大目标: 抑制过拟合: 将先验知识融入学习过程,比如稀疏.低秩.平滑等特性. 结合第二点以及贝叶斯估计的观点,正则化项(regularizer)就是先验概率项. 监督学习中绝大多数任务都可以概括为以下最小化目标: \[ w^* = \arg\min_w {\sum_i {L(y_i; f(x_i;w))} + \lambda \Omega(w)} \]

通常情况下,tomcat启动只要2~3秒钟,突然有一天,tomcat启动非常慢,要花5~6分钟,查了很久,终于在这篇文章找到了解决方案,博主牛人啊. 原文参见:http://blog.csdn.NET/chszs/article/details/49494701 Tomcat 8启动很慢,且日志上无任何错误,在日志中查看到如下信息: [2017-03-17 14:16:32 198 INFO ] [localhost-startStop-1] - Root WebApplicationConte

HALCON中的算子大全(中英对照) Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上.2.classify_class_gmm功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类.3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型.4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型.5. clear_sampl

1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 构建决策树 1.2.1 ID3算法构建决策树 1.2.2 简单实例 1.2.3 ID3的局限性 1.3 C4.5算法 & CART算法 1.3.1 修改局部最优化条件 1.3.2 连续变量处理手段 1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 2.1 重要参数 2.1.1 criterion 2.1.2 random_state & splitter 2.1.3 剪枝参数 2.1.4 目标权重参

电路中GND和GROUND.VCC,VDD,VEE,VSS有什么区别 一.解释 DCpower一般是指带实际电压的源,其他的都是标号(在有些仿真软件中默认的把标号和源相连的)VDD:电源电压(单极器件);电源电压(4000系列数字电路);漏极电压(场效应管)VCC:电源电压(双极器件);电源电压(74系列数字电路);声控载波(VoiceControlledCarrier)VSS:地或电源负极VEE:负电压供电;场效应管的源极(S)VPP:编程/擦除电压. VCC:C=circuit表示电路的意思

1.算法功能简介 最小噪声分离变换是用于判定图像数据内在的维数(即波段数),分离数据中的噪声,减少随后处理中的计算需求量. MNF 本质上是两次层叠的主成分变换.第一次变换(基于估计的噪声协方差矩阵)用于分离和重新调节数据中的噪声,这步操作使变换后的噪声数据只有最小的方差且没有波段间的相关.第二步是对噪声白化数据( Noise-whitened)的标准主成分变换.为了进一步进行波谱处理,通过检查最终特征值和相关图像来判定数据的内在维数.数据空间可被分为两部分:一部分与较大特征值和相对应的特征图像

电路解析:GND和GROUND.VCC,VDD,VEE,VSS 参考: http://www.elecfans.com/dianzichangshi/20160822432514.html 一.解释版本一: DCpower一般是指带实际电压的源,其他的都是标号(在有些仿真软件中默认的把标号和源相连的)VDD:电源电压(单极器件);电源电压(4000系列数字电路);漏极电压(场效应管)VCC:电源电压(双极器件);电源电压(74系列数字电路);声控载波(VoiceControlledCarrier

学习机器学习童鞋们应该都知道决策树是一个非常好用的算法,因为它的运算速度快,准确性高,方便理解,可以处理连续或种类的字段,并且适合高维的数据而被人们喜爱,而Sklearn也是学习Python实现机器学习的一个非常好用的库,也是被广大学习机器学习们的童鞋们所喜爱的,那么一个被人们喜爱的算法和一个被人们喜爱的库结合到一起会是什么样子的呢,下面就是在Sklearn库中的分类决策树的函数以及所包含的参数. classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterio

公司服务器刚换CentOS7,在内部的刀片机上一直跑的很溜,迁移到阿里云上后Tomcat启动竟然要6.7分钟!这还了得. 且日志上无任何错误,在日志中查看到如下信息: Log4j:[2015-10-29 15:47:11] INFO ReadProperty:172 - Loading properties file from class path resource [resources/jdbc.properties] Log4j:[2015-10-29 15:47:11] INFO Read

methods to avoid overfitting: Cross-Validation : Cross Validation in its simplest form is a one round validation, where we leave one sample as in-time validation and rest for training the model. But for keeping lower variance a higher fold cross vali

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51736830 Noisy Activation Functions是ICML 2016年新发表的一篇关于激活函数的论文,其中对以往的激活函数进行了深入的分析,并提出了训练过程中添加噪声的新方法,效果不错,觉得很有意义,目测会在今后的深度学习领域产生比较大的影响,因此将其原论文翻译,并略作注解(计划分两篇博客来写,本文涵盖从摘要到第三节的