多项式回归也称多元非线性回归,是指包含两个以上变量的非线性回归模型.对于多元非线性回归模型求解的传统解决方案,仍然是想办法把它转化成标准的线性形式的多元回归模型来处理. 多元非线性回归分析方程 如果自变数与依变数Y皆具非线性关系,或者有的为非线性有的为线性,则选用多元非线性回归方程是恰当的.例如,二元二次多项式回归方程为: 令,及于是上式化为五元一次线性回归方程: 这样以来,便可按多元线性回归分析的方法,计算各偏回归系数,建立二元二次多项式回归方程. -参考文献:智库百科,点击打开 多元二项式回

========================我是分割线========================== 在做全景拼接的时候,为了保持图片中的空间约束与视觉的一致性,需要做一定的预处理,可以是球面投影,柱面投影等. 如果仅仅是做水平方向的拼接,则做柱状投影就好了 一. 原理 把平面图像投影到圆柱的曲面上. 如下图,四边形GHEF表示待处理原图,投影之后,变成曲面JDILCK(黄色点标注) 俯视图如下,DCE为待处理图像平面,FCG为投影所得曲面.    设,原图像宽W,高H,角度FOG为相

1.国内访问Octave的代码包不稳定,可以访问网址http://sourceforge.mirrorservice.org/o/oc/octave/Octave%20Forge%20Packages/Individual%20Package%20Releases/来下载soruceforge.net上的功能包. 2.需要安装python和sympy代码才能使用symbolic包.具体先安装python环境,接下来使用pip install sympy来安装sympy符号计算库 3.使用octa

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉

The Neural Network is one of the most powerful learning algorithms (when a linear classifier doesn't work, this is what I usually turn to), and this week's videos explain the 'backprogagation' algorithm for training these models. In this week's progr

9.1  代价函数 9.2  反向传播算法 9.3  反向传播算法的直观理解 9.4  实现注意:展开参数 9.5  梯度检验 9.6  随机初始化 9.7  综合起来 9.8  自主驾驶 9.1  代价函数 首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法: 假设神经网络的训练样本有 m 个,每个包含一组输入 x 和一组输出信号 y,L 表示神经网络层数, 表示每层的 neuron 个数,SL 表示输出层神经元个数 将神经网络的分类定义为两种情况:二类分类和多类分类, 二类分类:=1, y=0 or 1

九.神经网络的学习(Neural Networks: Learning) 9.1 代价函数 9.2 反向传播算法 9.3 反向传播算法的直观理解 9.4 实现注意:展开参数 9.5 梯度检验 9.6 随机初始化 9.7 综合起来 9.8 自主驾驶 第5周 九.神经网络的学习(Neural Networks: Learning) 9.1 代价函数 参考视频: 9 - 1 - Cost Function (7 min).mkv 首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法: 假设神经网络的训练样本有m个,每

ID3决策树算法是基于信息增益来构建的,信息增益可以由训练集的信息熵算得,这里举一个简单的例子 data=[心情好 天气好  出门 心情好 天气不好 出门 心情不好 天气好 出门 心情不好 天气不好 不出门] 前面两列是分类属性,最后一列是分类 分类的信息熵可以计算得到:出门=3,不出门=1,总行数=4分类信息熵 = -(3/4)*log2(3/4)-(1/4)*log2(1/4) 第一列属性有两类,心情好,心情不好 心情好 ,出门=2,不出门=0,行数=2 心情好信息熵=-(2/2)*log2

Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul

问题描述:根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响 ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分: ⓐ训练集(training set),样本矩阵(训练集):X,结果标签(label of result)向量 y ⓑ交叉验证集(cross validation set),确定正则化参数 Xval 和 yval ⓒ测试集(test set

含有x和y这两个变量的线性回归是所有回归分析中最常见的一种:而且,在描述它们关系的时候,也是最有效.最容易假设的一种模型.然而,有些时候,它的实际情况下某些潜在的关系是非常复杂的,不是二元分析所能解决的,而这时,我们需要多项式回归分析来找到这种隐藏的关系. 让我们看一下经济学里的一个例子:假设你要买一个具体的产品,而你要买的个数是q.如果产品的单价是p,然后,你要给y元.其实,这就是一个很典型的线性关系.而总价和产品数量呈正比例关系.下面,根据这个实例,我们敲击行代码来作它们的线性关系图: p

Octave/Matlab Tutorial Octave/Matlab Tutorial Basic Operations 你现在已经掌握不少机器学习知识了 在这段视频中 我将教你一种编程语言 Octave语言 你能够用它来非常迅速地 实现这门课中我们已经学过 或者将要学的 机器学习算法 过去我一直尝试用不同的编程语言 来教授机器学习 包括C++.Java. Python.Numpy 和 Octave 我发现当使用像 Octave这样的 高级语言时 学生能够更快 更好地学习 并掌握这些算法 事

C/C++ 开源库及示例代码 Table of Contents 说明 1 综合性的库 2 数据结构 & 算法 2.1 容器 2.1.1 标准容器 2.1.2 Lockfree 的容器 2.1.3 环形缓冲 2.1.4 多维数组 2.1.5 图 2.2 对容器的操作 2.3 字符串处理 2.3.1 字符集 2.3.2 字符串格式化 2.3.3 正则表达式 2.3.4 (其它) 2.4 内存相关 2.4.1 智能指针 2.4.2 内存池 2.5 时间 & 日期 2.6 编码 & 解码

本教程/笔记,意在指导在Ubuntu及其它Linux系统上怎样通过源代码安装Octave. Octave简单介绍 Octave是GNU旗下取代matlab的数学工具软件,语法与matlab高度兼容.而且支持一些独有的更清晰更符合Linux社区习惯的语法. 尽管在一些详细工具包和部分特性.效率上不如matlab.可是对于一般用户,它是matlab的一个有效的合法的免费的替代工具. 3.8版本号之前官方没有GUI界面,这无疑是它在普及方面的一个重大阻碍,让想使用GUI,必须下载第三方的工具(如qto

Topic Name Reference code Image Segmentation Segmentation by Minimum Code Length AY Yang, J. Wright, S. Shankar Sastry, Y. Ma , Unsupervised Segmentation of Natural Images via Lossy Data Compression, CVIU, 2007 code Image Segmentation Normalized Cut

使用octave编程的时候,一定要注意使用向量化编程的思想,下面我就说说我今天做题遇到的一个K-means聚类问题,如何使用octave中的函数向量计算聚类中心centroids. octave几个函数: bsxfun: 二元操作函数,调用方式: bsxfun (F, A, B),A为 向量.二维矩阵或多维矩阵,B也为 向量.二维矩阵或多维矩阵,F为二元操作函数.如果 A 和 B 维度数不一样,或者 对应维度长度不一样,此函数会首先尝试把 A 和 B 都broadcast 到相同维度,且对应维度

Octave是一门比较 简单.原始 的语言.从某方面来说和 shell 语言类似,只不过,shell语言主要用于 操作系统管理方面,而Octave侧重于科学计算方面. 语言本身没有提供或者说很简单的 代码 组织.管理.库.如果要使用别人实现的功能,或者说别人实现的库,只能通过把别人写好的octave文件放到已经设定的查找路径上,或者通过 addpath 来添加查找路径.这个查找路径的概念类似于 shell 语言命令查找路径的概念. 怎么利用别人实现的库呢? 通过实现函数的方式,然后调用函数.看到

第五课 控制语句和方程 For,while,if statements and functions (1)For loop v=zeros(10,1) %initial vectors for i=1:10, %Assign for the vectors v(i) = 2^i; end; v (%You can also do that: indices=1:10; for i=indices, v(i)=2^i; end; v ) (2)whileloop I = 1; while I <=

上周看到一个变调算法,挺有意思的,原本计划尝试用来润色TTS合成效果的. 实测感觉还需要进一步改进,待有空再思考改进方案. 算法细节原文,移步链接: http://blogs.zynaptiq.com/bernsee/pitch-shifting-using-the-ft/ C++开源的项目,比较老的一个项目了. 源码下载地址: http://blogs.zynaptiq.com/bernsee/download/ 本人对这份算法源码进行简单的优化调整. 稍微提升了一点性能. 修改后的完整代码:

相关内容连接: 机器学习:Python中如何使用最小二乘法(以下简称文一) 机器学习:形如抛物线的散点图在python和R中的非线性回归拟合方法(以下简称文二) 有些内容已经在上面两篇博文中提到了,所以就不重复了.这里主要讲的是sklearn包与scipy包中相关函数的区别.并且多项式回归和普通最小二乘法联系比较紧密,所以也放到此处讲了. 1.普通最小二乘法 1)文一中的数据采用sklearn包的函数拟合 from sklearn import linear_model import numpy

本文作者是一位机器学习工程师,他比较了四种机器学习编程语言(工具):R.Python.MATLAB 和 OCTAVE.作者列出了这些语言(工具)的优缺点,希望对想开始学习它们的人有用. 图源:Pixabay.com GitHub 地址:https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist  R 语言 R 是一种用于统计计算和图的语言及环境.它是一个 GNU 项目,与贝尔实验室的 John Chambers 及其同事开发的