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岭回归矩阵形式
岭回归矩阵形式岭回归是回归方法的一种,属于统计方法,也被称为 Tikhonov 正则化。岭回归主要解决的问题是:当预测变量的数量超过观测变量的数量,以及数据集之间具有多重共线性时。岭回归的矩阵形式如下:其中,$x$是预测变量,$y$是观测变量,$\beta_j$和$\beta_0$是待求的参数。而$\beta_0$可以理解成偏差($Bias$)。一般情况下,使用最小二乘法求解上述回归问题的目标是最...
大数据分析中的特征选择方法教程
大数据分析中的特征选择方法教程在大数据时代,数据量的爆炸性增长给我们带来了巨大的机遇和挑战。为了从海量数据中挖掘出有价值的信息,大数据分析成为了一项非常重要的技术。特征选择方法作为大数据分析的前处理步骤之一,能够帮助我们从众多的特征中选择出与目标变量有关的重要特征,从而提高数据分析和建模的效果。本文将为您介绍几种常用的特征选择方法,并给出相应的实践示例。一、过滤式特征选择过滤式特征选择是在特征选择...
python 梯度下降法 正则化
python 梯度下降法 正则化梯度下降法及正则化是机器学习中常用的优化方法之一。梯度下降法用于求解函数的最优解,而正则化则是对模型进行约束以解决过拟合问题。本文将详细介绍梯度下降法和正则化的原理及实现方法,并展示其在模型训练中的重要性和应用场景。一、梯度下降法梯度下降法是一种迭代优化算法,常用于求解无约束的多元函数最优化问题。它的核心思想是通过不断迭代调整参数,使目标函数的值逐渐趋近最小值。梯度...
一种基于深度学习的矢量直线阵列水声目标识别方法
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114218987 A(43)申请公布日 2022.03.22(21)申请号 CN202111509725.X(22)申请日 2021.12.10(71)申请人 海鹰企业集团有限责任公司 地址 214000 江苏省无锡市新吴区运河西路3000号(72)发明人 王长宏 (74)专利代理机构...
lasso特征选择原理及公式
一、概述 1.1 介绍lasso特征选择的重要性 在机器学习和统计分析中,特征选择是一项十分重要的任务。通过选择最具代表性的特征,可以提高模型的准确性和泛化能力,同时也能够减少模型的复杂度和计算成本。lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)作为一种常用的特征选择方法,具有简洁直观...
基于dropout正则化的半监督域自适应方法
收稿日期:2019 11 04;修回日期:2019 12 26 基金项目:国家自然科学基金资助项目(61601230);江苏省自然科学基金资助项目(BK20141004) 作者简介:李志恒(1994 ),男,江苏泰州人,硕士研究生,主要研究方向为机器学习、计算机视觉(lizhiheng815918@163.com);何军(1978 ),男,河南郑州人,教授,硕...
基于改进YOLOv5的特征抑制多尺度林火检测算法
林业工程学报,2023,8(6):145-153JournalofForestryEngineeringDOI:10.13360/j.issn.2096-1359.202304028收稿日期:2023-04-24㊀㊀㊀㊀修回日期:2023-08-02基金项目:国家自然科学基金(62072246)㊂作者简介:高源,男,研究方向为深度学习㊁林火识别等㊂通信作者:业巧林,男,教授㊂E⁃mail:yqlc...
罚函数详解
罚函数详解罚函数是一种用于优化问题中的约束的技术。通常,在优化过程中,我们面临许多约束问题,其中一些可能会使优化问题变得更加复杂。罚函数的目的是将这些约束问题转换为约束条件。正则化可理解为一种罚函数法罚函数的基本思想是在原优化问题中添加一个“惩罚”项,在该项下违反约束条件的解将被“惩罚”,而在该项下满足约束条件的解将不受影响。这将使优化问题在满足约束条件的情况下更容易求解。一般来说,罚函数是由三个...
yolo实例分割训练
yolo实例分割训练YOLO(You Only Look Once)是一种先进的目标检测算法,而YOLO实例分割则是在目标检测的基础上进行的进一步研究和应用。本文将介绍YOLO实例分割的训练过程和相关的技术细节。YOLO实例分割是一种将图像中的每个像素与其所属的目标实例进行关联的任务。与传统的目标检测算法不同,YOLO实例分割不仅能够检测目标的位置和类别,还能够准确地分割出目标的轮廓。这使得YOL...
神经网络算法的优化方法
神经网络算法的优化方法人工神经网络是一种仿生学的技术,它通过对大量的训练数据进行学习和优化,达到了模拟大脑神经元的效果。然而,神经网络的训练过程复杂而耗时,需要不断调整网络结构和优化算法,才能获得满意的结果。本文将介绍神经网络算法的优化方法。一、神经网络的目标函数神经网络的训练过程就是通过一定的优化算法来最小化目标函数。在神经网络中,目标函数通常被称为损失函数(loss function),其表示...
优化强化学习模型的方法与技巧实践
优化强化学习模型的方法与技巧实践强化学习是一种通过试错来训练智能体以最大化累积奖励的机器学习算法。它通常应用于需要做出连续决策的问题,如自动驾驶、机器人控制和游戏玩家。然而,由于强化学习中存在着许多挑战和困难,优化强化学习模型成为了一个重要而具有挑战性的任务。本文将介绍一些常见且有效的方法与技巧,帮助优化强化学习模型。这些方法可以提高模型的性能、稳定性和收敛速度,从而使得强化学习在解决实际问题时更...
张量完备算法
张量完备算法张量完备算法是一种用于解决张量补全(Tensor Completion)问题的算法。张量补全是指给定一个部分观测到的张量,目标是通过填充缺失的元素,将其恢复成一个完整的张量。张量完备算法的基本思想是基于张量的低秩表示。假设原始的完整张量具有较低的秩,那么可以使用低秩张量表示来近似原始张量,并进行补全。在算法中,通过优化一个目标函数来到最佳的低秩张量表示,从而实现补全。具体来说,张量完...
目标函数转化为二次型
目标函数转化为二次型 目标函数是优化问题的核心,在许多优化问题中,目标函数常常被表示为一些输入变量的线性组合。然而,在许多情况下,这些变量之间的关系是非线性的,因此需要将这些目标函数转化成某些形式的函数,才能使优化问题可以处理。 其中,一个常见的转化方法是将目标函数转化为二次型。二次型是一种形式化的函数,它可以表示为二次多项式的形式。在这个多项式...
基于局部约束最小二乘估计的视觉目标跟踪方法
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 102800108 A(43)申请公布日 2012.11.28(21)申请号 CN201210239637.7(22)申请日 2012.07.11(71)申请人 上海交通大学 地址 200240 上海市闵行区东川路800号(72)发明人 敬忠良 刘荣利 金博 王勇 潘汉 (74)专利代理机...
基于多学习器优化的XGBoost的小样本条件下空间目标ISAR图像分类方法...
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114219960 A(43)申请公布日 2022.03.22(21)申请号 CN202111544817.1(22)申请日 2021.12.16(71)申请人 哈尔滨工业大学 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号(72)发明人 张云 袁浩轩 李宏博 冀振元 (74)专...
加权最小二乘法详细推导
加权最小二乘法(Weighted Least Squares,WLS)是一种用于线性回归模型的优化方法,它给予不同的数据点不同的权重,以便更好地拟合模型并减少误差。假设我们有一个线性回归模型 y = Xβ,其中 y 是目标变量,X 是特征矩阵,β 是要估计的参数。我们还有一个与 X 大小相同的权重矩阵 W。加权最小二乘法的目标是最小化损失函数:J(β) = ∑w_i(y_i - x_iβ)^2,其...
最小二乘法(least sqaure method)
最小二乘法(least sqaure method) 专栏文章汇总文章结构如下:1: 最小二乘法的原理与要解决的问题 2 :最小二乘法的矩阵法解法3:最小二乘法的几何解释4:最小二乘法的局限性和适用场景 5: 案例python实现6:参考文献1: 最小二乘法的原理与要解决的问题最小二乘法是由勒让德在19世纪发现的,形式如下式:标函数 = \sum(观测值-理论值)^2\\观测值就是我们的多组样本,...
levenberg-marquardt 算法原理
levenberg-marquardt 算法原理标题:Levenberg-Marquardt 算法原理详解一、引言Levenberg-Marquardt(LM)算法,又称为改进的梯度下降法,是一种广泛应用于非线性最小二乘问题的有效优化算法。它结合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点,在解决大规模非线性优化问题时表现出了良好的性能,尤其在机器学习、计算机视觉、信号处理等领域有广泛应用,例如用于训练神经网...
最小二乘法_梯度下降法_概述说明以及解释
最小二乘法 梯度下降法 概述说明以及解释1. 引言1.1 概述本文旨在介绍和解释最小二乘法和梯度下降法这两种常用的数学优化方法。这两种方法在数据分析、机器学习、信号处理等领域都有广泛的应用,并且它们都是通过不同的方式来优化目标函数以达到最佳拟合效果。1.2 参考方向文章主要参考了相关领域的经典著作、科技论文以及权威学术期刊中的研究成果。特别地,我们引用了与最小二乘法和梯度下降法相关的核心理论和算法...
yolov5正则化方法 -回复
yolov5正则化方法 -回复正则化是一种用于解决机器学习模型过拟合问题的技术。在目标检测任务中,为了提高模型的泛化能力和抵抗过拟合,研究人员提出了不同的正则化方法。其中,yolov5是一种基于YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本,吸收了前代算法的优点并进行了改进。本文将逐步解释yolov5中使用的正则化方法,并深入分析其作用和效果。一、引言引言部分首先介绍yolov...
scad正则化模型相关算法
scad正则化模型相关算法 SCAD正则化模型是一种常用的变量选择方法,用于在高维数据中选择出最具代表性的变量。该算法通过对目标函数加上一个稀疏惩罚项,实现了对不重要的变量进行惩罚,从而达到变量筛选的目的。SCAD正则化模型的算法主要包括以下几个步骤: 1. 设定目标函数:SCAD正则化模型的目标函数包括两个部分,一个是最小二乘误差项,另一个是一...
occ 约束 正则化
occ 约束 正则化 在机器学习和统计建模中,正则化是一种常用的技术,用于控制模型的复杂度以防止过拟合。在正则化的背景下,OCC(One-Class Classification)约束正则化是一种特定的正则化方法,用于解决单类别分类问题。 OCC约束正则化的主要思想是通过引入约束来限制模型的复杂度,从而提高模型的泛化能力。在单类别分类问题中,我们...
yolov5正则化方法
正则化的具体做法yolov5正则化方法正则化是一种用于解决机器学习模型过拟合问题的技术。在目标检测任务中,为了提高模型的泛化能力和抵抗过拟合,研究人员提出了不同的正则化方法。其中,yolov5是一种基于YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本,吸收了前代算法的优点并进行了改进。本文将逐步解释yolov5中使用的正则化方法,并深入分析其作用和效果。一、引言引言部分首先介绍y...
navigateto传参对象的方法
navigateto传参对象的方法在进行 Web 开发时,经常需要在页面之间进行导航,并传递一些参数。在 JavaScript 中,可以使用 `navigateto` 方法来实现这个功能。`navigateto` 方法可以接受一个 URL 和一个可选的传参对象作为参数。使用 `navigateto` 方法进行页面导航时,首先需要指定目标页面的 URL。这个 URL 可以是相对路径,也可以是绝对路径...
eclipse创建编译目标
eclipse创建编译目标 Eclipse是一种流行的集成开发环境(IDE),可提供许多开发工具和功能。在Eclipse中,您可以轻松地创建和管理Java项目,包括创建和配置编译目标。 编译目标是指将源代码编译为可执行代码的特定Java版本。例如,您可以将Java 1.8源代码编译为Java 1.6、Java 1.7或Java 1.8可执行代码。...
教育行业卖课推广超校课十二节课程详细内容
超校课十二节课程详细内容第一课:手把手带你拆解线上年赚百万、千万的卖课号主这节课你将学会:1、如何拆解标杆商家2、学会从内容、引流、转化、产品全方位分析3、学会如何做自己的变现产品4、学会如何做自己的线上内容第二课:如何写线上品牌、产品、广告、公关、售前文案这节课你将学会:1、如何驾驭做线上的各种文案2、学会用模板写出能变现的文案3、什么事能变现的文案,从理论到实操教会你第三课:如何做线上IP这节...
CMMI高成熟度培训知识(内部交流)
CMMI高成熟度理论与实施培训总结1.高成熟度实施框架:●实施框架要非常清楚。过程改进与项目开发联系起来。应用场景先考虑清楚。不要一上来就定度量项,建立基线和模型,而不知道为什么要做这些。●高成熟度框架如何建立(五步曲):1)描述商业目标;2)列举为实现商业目标公司主要的过程和活动;3)针对某一目标选2-3个最关键的过程,作为重要的目标;4)对选中的目标,明确是否需要定义量化目标;5)定义哪些目标...
科研项目申请书中的“研究目标”该如何撰写?
科研项目申请书中的“研究目标”该如何撰写?作者:老踏图文编辑:月如洗主播:清泽男主播陪您学习 来自老踏科研联盟 00:00 03:40 在进入这篇文章的主题之前,请允许我说出一个现象,那就是我每年都会发现有一些人在申报科研项目的时候,他们的前期研究基础其实真的非常不好,几乎是空白状态,但是依然能够拿到项目,能够中标。那么,这些人中标的原因究竟在哪里呢?我不愿意总是从评审各个环节不公正、这些人的运作...
研究目标是什么,如何才能写好?
研究目标是什么,如何才能写好?一、研究目标是什么(一)定义研究目标到底是什么?是解决某个或几个提出的研究问题吗?还是通过分析和研究这些问题,推进某个方面的理论认识?研究目标是针对研究问题提出的。研究目标的首要任务是要回答研究问题,即研究问题就是研究目标中的“目标”,是其中应有之义。为什么既要有研究问题,又要有研究目标呢?这是因为,虽然我们提出了研究问题,但是我们的回答不一定对,也不能抹杀其他学者对...
方案的思路框架包括哪些内容
方案的思路框架包括哪些内容方案的思路框架包括哪些内容在职业策划师的角度下,方案的思路框架是实施一个成功的策划项目的基石。它涵盖了策划项目的各个方面,包括目标设定、调研分析、策略制定、执行实施、监测评估以及总结反思。本文将从以下六个方面详细展开叙述。第一、目标设定目标设定是方案思路框架的第一步。在策划项目之初,策划师需要明确项目的目标,并将其转化为具体可测量的指标。这些目标可以包括提高品牌知名度、增...