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文章标签：最小二乘法
最小二乘估计法是对过度确定系统，即其中存在比未知数更多的方程组，以回归分析求得近似解的标准方法。在这整个解决方案中，最小二乘法演算为每一方程式的结果中，将残差平方和的总和最小化。 最重要的应用是在曲线拟合上。最小平方所涵义的最佳拟合，即残差（残差为：观测值与模型提供的拟合值之间的差距）平方总和的最小化。当问题在自变量有重大不确定性时，那么使用简易回归和最小二乘法会发生问题；在这种情况下，须另外考虑变量-误差-拟合模型所需的方法，而不是最小二乘法。
刘旺學長
6月，4 周前
关于Django的ORM查询缺点
在Django性能优化方面，数据库访问效率是重要的环节，使用ORM遇到的一个很常见的是 “N+1”问题，自然Django也不例外。
在Django性能优化方面，数据库访问效率是重要的环节，使用ORM遇到的一个很常见的是 “N+1”问题，自然Django也不例外
刘旺學長
9月前
【2020年冠状病毒肺炎 - 武汉加油】预测湖北确诊患者人数以及非湖北新增人数（使用线性回归模型）
这场突然爆发的新型冠状病毒肺炎是如何发生和传播的？死亡率和传播速度有多高？爆发接近两周将剧增蔓延？ 这一场战疫已经持续了一个春节假期，你知道关于它传播速度的多少?
这场突然爆发的新型冠状病毒肺炎是如何发生和传播的？死亡率和传播速度有多高？爆发接近两周将剧增蔓延？ 这一场战疫已经持续了
刘旺學長
10月前
【深度学习】Cifar-10-探究不同的改进策略对分类准确率提高
cifar10数据集上进行图片分类，基于tensorflow框架， 旨在探究不同的改进策略对分类准确率的影响，如何一步步得提高准确率
cifar10数据集上进行图片分类，基于tensorflow框架， 旨在探究不同的改进策略对分类准确率的影响，如何一步步得提高
刘旺學長
10月前
【Tensorflow】基于卷积神经网络实现车牌的识别
过去几周我一直在涉足深度学习领域，尤其是卷积神经网络模型。最近，谷歌围绕街景多位数字识别技术发布了一篇不错的paper。该文章描述了一个用于提取街景门牌号的单个端到端神经网络系统。然后，作者阐述了基于同样的网络结构如何来突破谷歌验证码识别系统的准确率。
过去几周我一直在涉足深度学习领域，尤其是卷积神经网络模型。最近，谷歌围绕街景多位数字识别技术发布了一篇不错的paper。该文章描
刘旺學長
10月，1 周前
【机器学习】自己手写实现线性回归，梯度下降 原理
线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 [1] 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似
线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y
刘旺學長
10月，1 周前
【机器学习】梯度下降原理
梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降
梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下
刘旺學長
1 年，4月前
【机器学习】总结：线性回归求解中梯度下降法与最小二乘法的比较
在线性回归算法求解中，常用的是最小二乘法与梯度下降法，其中梯度下降法是最小二乘法求解方法的优化，但这并不说明梯度下降法好于最小二乘法，实际应用过程中，二者各有特点，需结合实际案例具体分析。
在线性回归算法求解中，常用的是最小二乘法与梯度下降法，其中梯度下降法是最小二乘法求解方法的优化，但这并不说明梯度下降法好于最小二
刘旺學長
1 年，5月前
【机器学习】XGBoost集成算法——（理论+图解+python代码比较其他算法使用天池蒸汽数据）
XGBoost集成算法——（理论+图解+python代码比较其他算法使用天池蒸汽数据）
XGBoost集成算法——（理论+图解+python代码比较其他算法使用天池蒸汽数据）
