虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。...尝试减小 λ（正则化参数） 尝试增大 λ（正则化参数） ?的方法，一般都是需要花费比较长的时间（如，6个月）才能看到改正后的效果到底是好的，还是坏的。也就是，你选择的方法是对，的还是错的。...这个比例值可以稍微调整，但这种分法是最典型的比例。 ?“训练误差”、“交叉验证误差”、“测试误差” ? 串起来： ?...我们使用小部分训练样本来绘制图即可。如，如果有100个训练样本，我们使用30、40个样本来绘制图即可。 当 m 很小时，训练误差很小。反过来，当 m 值逐渐增大，训练误差就会越来越大。...这是另一种修正“高偏差”问题的方式 尝试减小 λ（正则化参数） 可以修正“高偏差”问题 尝试增大 λ（正则化参数） 修改“高方差”问题。 如何为神经网络选择结构，或连接形式 ?
作者：奶糖猫 来源：奶糖猫 何为回归 回归的目的是预测数值型的目标值，最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式，比如要计算一个男生可以找到女朋友的概率： 财产长相身高 这意味着要综合财产、长相、身高三个因素来判断概率...”，我们可以利用这个公式找到误差最小时的，这里的误差是指预测值与真实值之间的差值。...这里需要注意的是testMat正是xMat本身，因为实际上每个样本的权重是数据集内的样本点之间相互计算得出的，用testMat命名只是方便区分而已，最后可绘制出不同k值对应的回归曲线如下： ?...这里有一条恒为0的蓝色线是因为我们开始时设定了一个特征全为1，所以对这个特征是没有影响的。...若想找到最佳的参数值还需要进行交叉验证，即多次调整参数寻求最优，并且根据每个特征对应系数的大小，也能判断出这个特征对预测结果影响的大小。
bottom 每个条柱底部的位置，如果为数字，则每个条柱的底部移动相同的量。如果是数组，则每个箱子都是独立移动的，底部的长度必须与箱子的数量相匹配。...如果是 2D 数组，则会为 x 中的每一列绘制一个箱线图。如果是一系列一维数组，则会为 x 中的每个数组绘制一个箱线图。 notch 为True时，绘制凹口箱线图。...在 Matplotlib 库中，我们可以用errorbar()方法来绘制误差条图，用于表现有一定置信区间的带误差数据，它的语法格式如下： plt.errorbar(x, y, yerr=None...xerr，yerr 数据的误差范围。 fmt 数据点的标记样式以及相互之间连接线样式。 ecolor 误差条的线条颜色。 elinewidth 误差条的线条粗细。...capsize 误差条边界横杠的大小。 capthick 误差条边界横杠的厚度。 ms 数据点的大小。 mfc 数据点的颜色。 mec 数据点边缘的颜色。
修改绘图参数，如 par(mfrow = c(2,2)) 或 par(mfcol = c(2,2))； par()：mar设置图离四个边缘的距离；bg设置背景颜色；xaxt和yaxt设置坐标轴标签的类型...简要地说，高水平绘图命令可以在图形设备上绘制新图；低水平绘图命令将在已经存在图形上添加更多的绘图信息，如点、线、多边形等；使用交互式绘图命令创建的绘图，可以使用如鼠标这类的定点装置来添加或提取绘图信息。...在 R 中可以通过绘图参数 par(new = TRUE)使得绘制第二个绘图 (hight-level plot) 时保留第一个绘图区域，这样两张绘图会重叠在一起，看起来就是双坐标图。...6 如何为绘图加入网格？ 使用 grid() 函数 7 如果绘图时标题太长，如何换行？ 可以使用 strwrap 函数，这个函数可以将定义段落格式。...参考函数 col2rgb() 10 如何调整所绘图形的大小？
使用这些参数你可以很容易的个性化调整误差条的样式。...除了上面介绍的参数，你还可以指定水平方向的误差条（xerr），单边误差条和其他很多的参数。参阅plt.errorbar的帮助文档获得更多信息。 连续误差 在某些情况下可能需要对连续值展示误差条。...当然我们也可以像上面一样使用plt.errorbar绘制误差条，但是事实上我们不希望在图标上绘制 1000 个点的误差条。...我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...对于其他的情况，例如某种正负分布的数据集，双色颜色条如RdBu（Red-Blue）会很常用。
核心功能是能够绘制相机的轨迹，或评估估计轨迹与真值的误差。支持多种数据集的轨迹格式（TUM、KITTI、EuRoC MAV、ROS的bag），同时支持这些数据格式之间进行相互转换。...二、绘制轨迹 1. 基础指令 evo绘制轨迹的指令为：evo_traj，后跟必要参数有：数据的格式（tum/kitti/bag/euroc等），轨迹文件。...（如图所示，左图为绘制的两条曲线，通过调整可以发现两个曲线形状大体相同，但没有对齐，从而具有较大的误差） 这时我们采用对齐指令将两条轨迹进行对齐。...（图片从左到右：两条未对齐曲线、曲线对齐后绘制结果、曲线通过尺度缩放后结果） 三、轨迹评估 evo可以评估两条轨迹的误差，主要有两个命令： evo_ape：计算绝对位姿误差(absolute pose...完整指令如下： evo_ape tum realTraj.txt estTraj.txt -a –s 此时将显示轨迹误差相关结果。 ? 若增加可选参数-p，可以绘制误差相关曲线： ?
除了上面的基本参数，errorbar函数还有很多参数可以用来精细调节图表输出。使用这些参数你可以很容易的个性化调整误差条的样式。...ecolor='lightgray', elinewidth=3, capsize=0); 除了上面介绍的参数，你还可以指定水平方向的误差条（xerr），单边误差条和其他很多的参数。...连续误差 在某些情况下可能需要对连续值展示误差条。...当然我们也可以像上面一样使用plt.errorbar绘制误差条，但是事实上我们不希望在图标上绘制 1000 个点的误差条。...我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。
正如你所看到的，在我们的两个变量X和Y之间似乎存在某种关系，看起来我们可以拟合出一条在每个点附近通过的直线。 我们用R语言来做吧!...对于每个数据点Xi，模型都会做出预测Y^i，在图上显示为一个红色的十字。与之前的图表唯一不同的是，这些点没有相互连接。 为了衡量我们的模型效果，我们计算它的误差有多大。...我们可以将每个Yi值与相关的预测值Y^i进行比较，看看它们之间有多大的差异。 请注意，表达式Y^i-Yi是误差，如果我们做出一个完美的预测，Y^i将等于Yi，误差为零。...如果我们对每个数据点都这样做，并将误差相加，我们将得到误差之和，如果我们取平均值，我们将得到平均平方误差（MSE）。...第四步：调整你的支持向量回归模型 为了提高支持向量回归的性能，我们将需要为模型选择最佳参数。 在我们之前的例子中，我们进行了ε-回归，我们没有为ε(ϵ)设置任何值，但它的默认值是0.1。
正如你所看到的，在我们的两个变量X和Y之间似乎存在某种关系，看起来我们可以拟合出一条在每个点附近通过的直线。 我们用R语言来做吧!...对于每个数据点Xi，模型都会做出预测Y^i，在图上显示为一个红色的十字。与之前的图表唯一不同的是，这些点没有相互连接。 为了衡量我们的模型效果，我们计算它的误差有多大。...我们可以将每个Yi值与相关的预测值Y^i进行比较，看看它们之间有多大的差异。 请注意，表达式Y^i-Yi是误差，如果我们做出一个完美的预测，Y^i将等于Yi，误差为零。...如果我们对每个数据点都这样做，并将误差相加，我们将得到误差之和，如果我们取平均值，我们将得到平均平方误差（MSE）。 ?...第四步：调整你的支持向量回归模型 为了提高支持向量回归的性能，我们将需要为模型选择最佳参数。 在我们之前的例子中，我们进行了ε-回归，我们没有为ε(ϵ)设置任何值，但它的默认值是0.1。
**kwargs：还可以传入其他关键字参数来设置图的属性，如xlabel、ylabel、title、xlim、ylim、grid等。...tick_label：指定每个柱状图的标签，一般用于指定x轴刻度的标签。 xerr：用于绘制误差条的水平误差。 yerr：用于绘制误差条的垂直误差。 ecolor：误差条的颜色。...capsize：误差条顶端和底端的线条长度。 error_kw：控制误差条的属性，如线型、线宽等。 log：在y轴上使用对数刻度。...plt.pie()函数用于绘制饼图，其常用参数及解释如下： x：指定绘制饼图的数据，可以是一个数组或者列表，表示每个扇形的大小。...，其常用参数及解释如下： x：指定绘制箱线图的数据，可以是一个数组或者列表，表示每个箱线图的数据。
除了上面的基本参数，errorbar函数还有很多参数可以用来精细调节图表输出。使用这些参数你可以很容易的个性化调整误差条的样式。...ecolor='lightgray', elinewidth=3, capsize=0); 除了上面介绍的参数，你还可以指定水平方向的误差条（xerr），单边误差条和其他很多的参数。...连续误差 在某些情况下可能需要对连续值展示误差条。...当然我们也可以像上面一样使用 plt.errorbar 绘制误差条，但是事实上我们不希望在图标上绘制 1000 个点的误差条。...我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。
文章目录 一、Boxplot 箱线图 1、boxplot 函数 2、代码示例 二、Error Bar 误差条线图 1、errorbar 函数 2、代码示例 一、Boxplot 箱线图 ---- 1、...; x 是矩阵 : 为每个矩阵列绘制一个箱子 ; 箱子 : 中位数 : 每个箱子都有一个中心标记 , 表示中位数 ; 第 25 百分位数 : 箱子底边 ; 第 75 百分位数 : 箱子顶边 ; boxplot..., err 参数指的是对应点的误差范围大小 ; errorbar(x, y,err) 与 plot(x, y) 绘制的曲线相同 , err 参数指的是对应点的误差范围大小 ; 整个竖条 , 是有可能出现的误差数值..., errorbar 的第三个参数就是该误差数值的区间大小 ; 2、代码示例 代码示例 : % 生成 x 向量, 0 ~ pi , 步长 pi / 10 x = 0 : pi / 10 : pi;...% 生成 y 轴的值对应向量 y = sin(x); % 生成 e 向量 , 表示每个对应 x 位置的误差范围 e = std(y) * ones(size(x)); % 绘制含误差条的线图 % e
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