Recursive Least Square(RLS) 最小二乘算法(Least Square)解决的问题是一个多元线性拟合问题: $\{a_1,a_2,a_3,...,a_n,b\}$, 其中$a_i$为自变量, $b$为响应值. 在线系统会不断获得新的观测值$\{a_1^i,a_2^i,a_3^ ...
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2020-05-10 14:48:10
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第一步:构造数据 import numpy as np import os x_values = [i for i in range(11)] x_train = np.array(x_values, dtype=np.float32).reshape(-1, 1) y_values = [i * ...
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2020-04-07 00:30:56
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TensorFlow是咱们机器学习领域非常常用的一个组件，它在数据处理，模型建立，模型验证等等关于机器学习方面的领域都有很好的表现，前面的一节我已经简单介绍了一下TensorFlow里面基础的数据结构即：Tensor和Dataset； 这里咱们开始介绍TensorFlow的建模过程以及验证模型的一些 ...
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2020-01-29 21:34:51
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系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力 5.2 神经网络解法 与单特征值的线性回归问题类似，多变量（多特征值）的线性回归可以被看做是一种高维空间的线性拟合。以具有两个特征的情况为例，这种线性拟合不再 ...
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2019-12-13 13:55:52
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系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 4.3 神经网络法 在梯度下降法中，我们简单讲述了一下神经网络做线性拟合的原理，即： 1. 初始化权重值 2. 根据权重值放出一个解 3. 根据均方差函数求 ...
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2019-12-06 13:18:19
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多项式拟合 前言: 任何可微的函数都可以用一个N次多项式来估计, 而比N次幂更高阶的部分为无穷小量. 多项式拟合与线性拟合的区别就是: 线性拟合是使用向量空间中的直线去拟合离散的数据点 多项式拟合是使用连续的曲线去拟合离散的数据点 Key_Function: np.polyfit函数: 输入x轴数组 ...
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2019-08-21 23:09:14
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回归 1.polyfit()线性拟合 对形如f(x)=ax+b f(x)=ax^2+bx+c f(x)=ax^3+bx^2+cx+d 可以得到最优的参数 2.scatter(x,y) 在向量 x 和 y 指定的位置创建一个包含圆形的散点图。该类型的图形也称为气泡图。 corrcoef(x,y) -1 ...
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2019-08-11 01:08:58
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使用tensorflow实现机器学习中的线性拟合这个例子是模拟的单变量线性回归，通过提高单变量的阶数来增加特征数量,例如：4阶相当于分解为四个特征这种思想同样适用于多变量线性回归 ...
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2019-04-17 00:12:50
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本文以二维线性拟合为例，介绍批量梯度下降法、随机梯度下降法、小批量梯度下降法三种方法，求解拟合的线性模型参数。 需要拟合的数据集是 $(X_1, y_1), (X_2, y_2)..., (X_n, y_n)$，其中$X^i=(x_1^i, x_2^i)$，表示2个特征，$y^j$是对应的回归值。 ...
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2018-10-25 00:15:11
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现在项目需要R语言做几个线性拟合，画一些点图，突然需要画误差线，网上找了下，可以用代码实现。。效果如下 xx1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) yy1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) std1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) std2<-c(xxxxxx,xxxx ...
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2018-10-02 17:40:08
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