Публикации по теме 'curve-fitting'
Полиномиальная регрессия в MATLAB: моделирование нелинейных отношений
В этом руководстве мы рассмотрим, как использовать полиномиальную регрессию для моделирования нелинейных отношений в MATLAB. Полиномиальная регрессия — это расширение линейной регрессии , которое позволяет нам подгонять полиномиальное уравнение к данным, что позволяет нам для захвата нелинейных закономерностей. К концу этого руководства вы сможете выполнять полиномиальную регрессию в MATLAB и визуализировать результаты.
Оглавление
Введение в полиномиальную регрессию Подготовка..
Вопросы по теме 'curve-fitting'
Подгонка данных моделирования
У меня 154 точки разброса, и я хочу их подогнать. Как лучше всего подогнать их под кривую? Я попытался с листом Excel подогнать данные под полиномиальную кривую, но обнаружил, что наибольшая степень подгонки равна 6. Какая программа или численный...
02.04.2024
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..