如何在R中将模型拟合到无噪声(完美拟合)的数据？
在R中将模型拟合到无噪声的数据可以通过以下步骤实现：
- 生成无噪声的数据：可以使用R中的函数生成理想的数据集，例如使用seq()函数生成一系列等差数列作为自变量，然后根据某个函数生成对应的因变量。
- 定义模型：根据数据的特点和需求，选择合适的模型进行拟合。例如，如果数据呈现线性关系，可以选择线性回归模型；如果数据呈现非线性关系，可以选择多项式回归模型或其他非线性模型。
- 拟合模型：使用R中的拟合函数，如lm()函数进行模型拟合。将生成的数据作为参数传入拟合函数中，得到拟合后的模型。
- 可视化拟合结果：使用R中的绘图函数，如plot()函数将原始数据和拟合曲线绘制在同一张图上，以便观察拟合效果。
需要注意的是，无噪声的数据在实际应用中很少存在，因此在实际情况下，模型拟合到数据时通常会存在一定的误差。在处理真实数据时，可以考虑使用合适的数据预处理方法，如平滑、去噪等，以提高模型拟合的准确性。
此外，腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储等，可以根据具体需求选择合适的产品进行部署和管理。具体的产品介绍和链接地址可以在腾讯云官方网站上查找。
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是否将噪声添加到输出数据中作为正则化技术，以避免对训练数据进行过度拟合？
它如何减少泛化误差并帮助正则化，因为据我所知，正则化与我们的模型的复杂性直接相关。
它与经过训练的模型的复杂性有什么关系？
浏览 6提问于2019-12-29得票数 1
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我一直试图用pymc3来拟合正弦曲线和keras (theano后端)模型。我一直使用这个作为参考点。
单独使用优化拟合的Keras实现做得很好，但是哈密顿蒙特卡罗和来自pymc3的变分采样并不适合数据。跟踪被卡在先前启动的位置。当我移动前面的位置时，后部移动到相同的位置。在59号单元中，贝叶斯模型的后验预测几乎不能得到正弦波，而非贝叶斯拟合模型在单元63中几乎是完美的。我在这里创建了一个笔记本：，它显示了代码和结果。
下面是模型的片段..。
class GaussWeights(object):
def __init__(self):
self.count = 0
浏览 2提问于2017-05-01得票数 1
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谁能解释一下如何在SparkR操作glm中指定优化方法？当我尝试用glm拟合OLS模型时，我只能指定"normal"或"auto"作为求解器类型。SparkR不能解释求解器规范"l-bfgs"，这使我相信当我指定"auto"时，SparkR只是假定"normal“，然后使用LS法方程解析地估计模型系数。
用随机梯度下降和L-BFGS拟合GLM在SparkR中是不可用的，还是我写错了下面的评估？
m <- SparkR::glm(y ~ x1 + x2 + x3, data = df, solver = "l-
浏览 1提问于2016-07-12得票数 2
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残差估计
、
我有这样的一条线：
attribute_est = Pipeline([
('jsdf', DictVectorizer()),
('clf', Ridge())
])
在这里，我传递的数据如下：
{
'Master_card' : 1,
'Credit_Cards': 1,
'casual_ambiance': 0,
'Classy_People': 0
}
我的模型不能很好地预测。现在我被求婚了：
你可能会发现很难找到一个做得足够好的回归者。一个常见
浏览 1提问于2018-03-08得票数 0
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贴合点到包裹线
、、
我有一套点包在-360度到360度之间。我目前正在尝试在不打开数据集的情况下，在它们之间插入一条线。有没有一种方法可以改变scikit的LinearRegression模型？否则，写一条线拟合算法的最佳方法是什么，它将解释数据模型中的包装？
浏览 1提问于2018-05-14得票数 0
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我拟合了一个混合的geyer模型，包括一个硬核和一个geyer饱和度组件，现在我想用spatstat中的rmh()来模拟拟合的模型，代码如下：
mo.X<-rmhmodel(cif=c("hardcore","geyer"),
par=list(list(beta=0.0001746418,hc=30.31542),
list(beta=1, gamma=0.4195612,r=122,sat=2)), w=Window(A1a2.unmark))
在模拟混合模型时有两个bet
浏览 0提问于2019-12-18得票数 0
我正在处理文档分类问题，并尝试应用基本的RNN/LSTM模型。
我制作了多层LSTM模型，并用15个时期进行了训练，但我获得了大约53%的训练准确率。41%的测试访问率。当我用更大的时代训练时，训练acc。增加和测试访问权限。下降到33%左右。
我知道如果测试访问。低于训练ac.，它可能是过拟合的。而过拟合的原因是，模型甚至训练了训练数据集的噪声。但我认为，如果发生了过度拟合，训练是可行的。必须是相当高的(80-90%)和测试访问。这比这要低得多，因为过拟合意味着模型对于训练数据集来说是“过拟合”的。
现在我想知道为什么当我用15个时期训练时，我的准确率降低了10%，而训练准确率只有53%。它
浏览 0提问于2020-04-24得票数 0
我想用下面的命令来拟合一个小数logit模型：
glmfit <- glm(tr1 ~ period + male + stib+ income,
family = quasibinomial(link = "logit"), data=mydata)
其中tr1是介于0到1之间的变量(包括一些零)。
现在我想选择具有最小QAIC值的模型(即测试自变量的可能组合并检查结果的QAIC值)。为此，我尝试在R中应用glmulti命令：
require("glmulti")
glmulti.out <- glmulti(tr1 ~ period +
浏览 0提问于2016-03-02得票数 3
我的多项式回归使用状态模型公式不匹配nupy多拟合系数。
链接到数据
下面是我的代码
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy
import statsmodels.formula.api as smf
data = pd.read_csv('sp500.csv')
data['Date_Ordinal'] = pd.to_datetime(data['Date']).apply(lambda date: date.toordinal())
x = data['Date_
浏览 5提问于2020-02-07得票数 1
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我有这样的图像：
人类可以分辨出两条线可以通过这些点进行拟合。一个朴素的算法会放一条水平的最佳拟合线。有没有一种算法可以最好地拟合一系列点，同时忽略远距离的异常值？
浏览 2提问于2015-10-30得票数 1
我不确定R是否可以做到这一点(我假设它可以，但可能只是因为我倾向于假设R可以做任何事情：-)。我需要的是找到描述数据集的最佳拟合方程。
例如，如果您有以下几点：
df = data.frame(x = c(1, 5, 10, 25, 50, 100), y = c(100, 75, 50, 40, 30, 25))
如何获得最佳拟合方程？我知道您可以使用以下命令获得最佳拟合曲线：
plot(loess(df$y ~ df$x))
但据我所知，你不能提取方程，请参阅。
当我试图自己构建它时(请注意，我不是一个数学家，所以这可能不是理想的方法:-))，我最终得到了这样的smth：
y.predic
浏览 0提问于2012-10-11得票数 4
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我得到了一个数组，当我绘制它时，我得到了一个带有一些噪声的高斯形状。我想要拟合高斯分布。这是我已经有的，但是当我画这个的时候，我得到的不是一个拟合的高斯，而是一条直线。我已经尝试了这么多不同的方法，但我就是想不通。
random_sample=norm.rvs(h)
parameters = norm.fit(h)
fitted_pdf = norm.pdf(f, loc = parameters[0], scale = parameters[1])
normal_pdf = norm.pdf(f)
plt.plot(f,fitted_pdf,"green")
plt.
浏览 0提问于2017-06-11得票数 21
7回答
逻辑经常说，通过过度拟合一个模型，它的泛化能力是有限的，尽管这可能意味着过度拟合只会阻止模型在一定复杂性之后的改进。不考虑数据的复杂性，过度拟合会导致模型变得更糟吗?如果是的话，为什么会如此？
相关:跟进上述问题，"模特什么时候不合身？“
浏览 0提问于2014-05-14得票数 56
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6回答
在线性或逻辑回归中，如果我们找到一个与训练集完美匹配的假设函数，那么这应该是一件好事，因为在这种情况下，我们已经使用了100 %的给定信息来预测新的信息。
虽然它被称为过度拟合，并被说成是坏事。
通过使假设函数更简单，我们实际上可能会增加而不是减少噪声。
为甚麽呢？
浏览 0提问于2012-05-18得票数 2
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我正在尝试理解如何使用sklearn python模块中的from交叉验证。
我理解基本流程：
实例化模型，例如model = LogisticRegression()
拟合模型，例如model.fit(xtrain, ytrain)
预测例如model.predict(ytest)
使用交叉val评分来检验拟合模型的准确性。
我感到困惑的地方是使用交叉val分数的滑雪板褶皱。据我所知，cross_val_score函数将拟合模型，并对各折叠进行预测，给出每个折叠的精度分数。
例如，使用这样的代码：
kf = KFold(n=data.shape[0], n_folds
浏览 4提问于2017-02-16得票数 22
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我想用curve_fit来拟合一些数据的曲线。我在搜索语法之后发现了这个，
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x) + c
xdata = np.linspace(0, 4, 50)
y = func(xdata, 2.5, 1.3, 0.5)
ydata = y + 0.2 * np.random.normal(size=len(xdata))
popt, pcov = curve_fit(func, xdat
浏览 2提问于2015-06-27得票数 2
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1回答
我目前正试图理解逻辑回归的正规化。
到目前为止，我还不确定我是否真的明白了。基本上，问题是当我们在模型中添加额外的特性时，我们可能会超出训练集的范围。这导致了一种与训练集完美匹配的算法，但是对于未来的值却失败了(因为它也完全符合过去的情况)。
所以，这就是为什么我们引入正规化。这样，我们减少了特征的影响，因此模型可能会产生一种算法，它在训练集上做得更差，但总体效果更好。
这是正确的吗？
浏览 0提问于2016-02-17得票数 7
1回答
特征重要性
、、、、
我有一个有10个特征的数据集。
我已经使用排列重要性和eli5交叉验证计算了特征的重要性，在拟合了一个非常随机的树(ET)分类器后，由Scikit学习。
我每次只使用一个特征来拟合10个不同的ETs，并使用相同的CV方案计算出平均交叉验证分数。
我注意到，当我从排列重要性中得到的特征的重要性顺序与我使用平均CV分数对它们进行排序时，当我一次只用一个特征来拟合模型时，有一个特征的排列重要性等级位于最底层，而当模型单独使用时，它的平均CV分数是第二个。
假设从1开始，这些特性的顺序是feature2、feature4、feature5、feature1、feature9、feature8、feat
浏览 0提问于2019-09-06得票数 3
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我只是没有理解这个类的。我可以用它来拟合数据，并得到特性的分数，但是这是这门课应该做的吗？
我看不出如何使用它来使用合适的模型实际执行回归。上面文档中的示例只是简单地创建类的一个实例，所以我看不出这会有什么帮助。
有些方法可以执行“转换”操作，但没有提到是什么类型的转换。
那么，是否有可能使用这个类来获得对新测试数据的实际预测，以及是否有可能在交叉折叠验证中使用它来比较我正在使用的其他方法的性能？
我在其他分类器中使用了排名最高的特性，但我不确定这个分类器是否比这更有可能。
Update：我在文档的部分找到了对fit_transform的使用：
当目标是降低与另一个分类器一起使用的数据的维数
浏览 1提问于2013-11-27得票数 5
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我在想，我如何才能声称我正确地捕捉到了数据中的“噪声”？
更具体地说，以主成分分析为例，我们知道在PCA中，经过奇异值分解后，我们可以将小的奇异值置零，并使用低秩近似重建原始矩阵。
那么，我可以说被忽略的确实是数据中的噪声吗？对此有什么评估指标吗？
我能想到的唯一方法就是从重建的数据中减去原始数据。
然后，试着在它上面拟合一个高斯，看看它的适合性是否好。
在该领域中传统方法是否像DSP一样?？
顺便说一句，我认为在典型的机器学习任务中，衡量标准将是后续分类性能，但由于我做的是纯粹的生成模型，因此没有附加标签。
浏览 1提问于2013-03-15得票数 1
我使用事务数据构建了一个模型，试图预测未来事务的价值。主要算法是梯度增强机。测试集的总体精度很好，没有过度拟合的迹象。然而，训练集中的一个小变化会使模型和预测发生根本性的变化。但是，即使测试集稍有变化，总体精度也是稳定的。
时间段从2005年到今天，在数据集中添加一天之后，预测发生了巨大的变化(例如+/- 10%)。如果在同一个训练集上执行多个训练，则预测是相同的。
我在Windows10上使用Python3.6进行了测试Light (2.1.0)和XGBoost(0.60)。设置了一个种子，并在CPU上训练模型。我试图将迭代次数增加到较高的次数，并在套袋参数中添加特定的种子。
这个博客在没有
浏览 0提问于2019-05-27得票数 1
1回答
我使用MATLAB文档中的以下代码来估计ARMA模型的参数：
y = sin([1:300]') + 0.5 * randn(300, 1);
y = iddata(y);
mb = ar(y, 4, 'burg');
在这一点上，如果我输入mb，我得到的是：
离散时间IDPOLY模型：
A(q)y(t) = e(t)
A(q) =1- 0.2764 q^-1 + 0.2069 q^-2 + 0.4804 q^-3 + 0.1424 q^-4
用数据集y估计AR ('burg'/'now')
损失函数0.314965和FPE 0.
浏览 2提问于2012-06-30得票数 3
2回答
时代的多少会影响过拟合吗？
、、、、
我正在使用卷积神经网络，CNN。在一个特定的时代，我只保存最好的CNN模型的权重，基于改进的验证精度比以前的时代。
增加划时代的次数是否也会增加CNNs和深度学习的过度拟合？
浏览 0提问于2018-02-07得票数 20
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因此，我认为可以将AR模型与EEG数据进行拟合，然后利用AR系数作为特征进行聚类或分类:例如Mohammadi等人的识别，利用AR模型对EEG信号进行识别，2006年。
作为质量控制步骤，并作为解释的帮助，我想要直观地看到由拟合模型产生/模拟的时间序列的类型。这也将允许我展示原型模型，如果我是做K的手段或什么分类。
然而，我似乎所能产生的只是噪音！
任何朝着我想要的方向迈进的步骤都将是非常受欢迎的。
section1 = data[88000:91800]
section2 = data[0:8000]
section3 = data[143500:166000]
section1 -= n
浏览 2提问于2015-05-27得票数 1
我想用回归模型来拟合概率。我知道线性回归经常用于这个目的，但我有几个概率在0.0和1.0左右，并且想要拟合一个回归模型，其中输出被限制在0.0到1.0之间。我希望能够为模型指定正则化规范和强度，最好在python中这样做(但R实现也会有帮助)。我发现的所有逻辑回归包似乎只适合于分类，而这是一个回归问题(尽管我想使用logit链接函数)。我使用scikits为我的分类和回归需求学习，所以如果这个回归模型可以在scikits中实现，那就太棒了(在我看来，这是不可能的)，但是我很乐意在python和/或R中找到任何解决方案。
浏览 4提问于2015-11-21得票数 3
2回答
演示过度拟合或欠拟合的理想算法
、、、、
当一个人试图查找概念，如过度拟合和欠拟合，最常见的东西弹出是多项式回归。为什么经常使用多项式回归来演示这些概念？这仅仅是因为它可以很容易地像这里的图表一样可视化吗？
https://scikit-learn.org/stable/auto_实例/模型_选择/地块_下装_overfitting.html
但是，大多数的ml算法，如k均值聚类算法也可以使用。那么为什么通常只进行多项式回归呢？还有其他类似的算法可以使用吗？
浏览 0提问于2021-05-07得票数 1
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2回答
我会在R中拟合一个以温度为外生变量的SARIMAX模型。我能用package TSA中的xreg函数做到这一点吗？我认为可以将模型拟合为：
fit1 = arima(x, order=c(p,d,q), seasonal=list(order=c(P,D,Q), period=S), xreg=temp)
是正确的还是我必须使用R的其他功能？如果它不正确:我应该使用哪些步骤？
谢谢。
浏览 2提问于2013-07-24得票数 0
当我试图解释我想做什么的时候，请耐心地对待我。
我正在尝试将arctangent模型与一些数据相匹配。我的数据集中有两个独立的度量；其中一个有未知的不确定性。
我想要的模型有这样的形式：
def model(x, s, d, c):
return (s/np.pi) * np.arctan(x/d) + c
我可以将模型与点云数据(未知的不确定性)进行拟合。使用的方法如下：
params = lmfit.Parameters()
params['s'] = lmfit.Parameter(name='s', value=-3, min=-10,
浏览 7提问于2022-01-07得票数 0
1回答
我有几组数据，我正在尝试匹配不同的配置文件。在其中一个最小值的中心有一个污染，这阻止了我做一个很好的拟合，就像你在这张图中看到的：
考虑到尖峰并不总是在同一位置，我如何剪除数据底部的那些尖峰？或者您将如何处理这样的数据？我使用lmfit来拟合轮廓，在本例中是洛伦兹和高斯。下面是一个最小的工作示例，其中我使用了初始值以更接近地拟合数据：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from lmfit import Model
from lmfit.models import GaussianModel, ConstantModel,
浏览 0提问于2017-09-15得票数 0
2回答
如何避免在CNN中过度拟合？
、、、、
我正在制作一个模型，通过分析人们的面部来预测他们的年龄。我使用预训练模型，并制作了一个自定义损失函数和一个自定义指标。所以我得到了离散的结果，但我想要改进它。特别是，我注意到，经过一些时期后，模型开始在训练集上过度拟合，然后val_loss增加。我怎样才能避免这种情况？我已经在使用Dropout了，但这似乎还不够。我想也许我应该使用l1和l2，但我不知道如何使用。
def resnet_model():
model = VGGFace(model = 'resnet50')#model :{resnet50, vgg16, senet50}
xl = model.get
浏览 0提问于2020-06-02得票数 0
2回答
物理装置的理论模型拟合方法
、、、、
很高兴加入这个社区。谢谢您的帮助！)
Intro
我有一个以内部参数为特征的物理装置，我知道其中的标称值。我也有该装置的理论模型，这不同于物理装置，因为制造公差改变了内部参数。
我想通过拟合模型来提取设备的内部参数。
该设备还具有改变其行为的附加输入。额外的输入可以用来生成更多的数据以适应模型。然而，该设备的测试速度“慢”，这意味着它需要几秒钟的时间来生成数据。
物理系统
该装置基本上是一种将频率S_{IN}(f) 的输入频谱转变为S_{OUT}(f) 的滤波器，并由其传递函数T(f) = \frac{S_{OUT}(f)}{S_{IN}(f)}来实现。
器件T(f)取决于内部参数k_1, k
浏览 0提问于2022-05-07得票数 3
1回答
我拍了一些照片，我试图在谷歌地图上映射/转换成卫星图像。通常，我只需要4对点就可以有效地应用透视变换。然而，这在我的情况下是没有用的，因为有两个原因：
主要是，谷歌的卫星图像分辨率很差(至少对我的应用程序来说是如此)，这使得我很难准确地找到与我照片上的图像相符的点。
我认为谷歌的卫星图像被拼接在一起有点不完美，这意味着即使选择了完美的一对点，我也可能会有点偏离，因为谷歌图像上的点本身就稍微偏离了一点。
因此，我想用4个以上的点对透视变换进行最小二乘估计，这样我就能得到更好的拟合。不过，我不知道怎样做。
为此，我使用Python和/或OpenCV，因此使用这些库的解决方案将是有帮
浏览 1提问于2014-03-16得票数 3
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探索模型的过拟合
、、
我检测到了我的深度学习模型的过度拟合。
但我对过度拟合感到困惑。
例如，我的训练准确率和损失很高，我的发展损失和准确率几乎等于它。
问题；
i)这是什么意思？
ii)我应该做些什么？
iii)行动的可能结果是什么？
浏览 14提问于2020-06-06得票数 1
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我试图拟合一条简单的逻辑曲线，1个响应~1个预测因子。 library("drc")
mL <- drm(percent_farm_tractor ~ year, data = final.df, fct = L.3(),
type = "continuous")
summary(mL)
plot(mL)
coef(mL)
modelFit(mL) 我习惯于使用逻辑回归作为一种分类方法，对这些包的使用我几乎一无所知。此模型返回下面的摘要和拟合曲线图： 模型摘要 ? 绘图 ? 我知道"b“是坡度，"d”是天花板，"
浏览 26提问于2019-03-18得票数 0
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我有一个数据集(具有x和y值的数组)，我最终想要拟合一个非线性模型。为了增加拟合良好和模型收敛的机会，我希望尽可能地提供接近解的初始参数。我想要拟合的模型的一个参数对应于曲线的拐点。在Matlab中，有什么方法可以估计离散数据集(而不是连续函数)的拐点吗？我不想事先曲线，因为这是为了加速曲线，并增加其成功的可能性。
浏览 4提问于2015-06-02得票数 0
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我正在尝试使用来自scikit的LinearRegression来拟合线性模型。从预测函数中，我得到了一个点估计预测值，但我需要一个可能值的分布，其中预测的点值可能是高斯的平均值。我想知道是否有一种方法可以从任何scikit模型中获得这样的发行版。我检查了方差得分，但找不到将其映射到方差的方法。请帮帮忙。
浏览 0提问于2016-03-19得票数 2
1回答
我想知道如何模拟一些可以在随机森林中用于R分类的数据？
如果是为了回归，我会这样做：
n <- 1000
p <- 3
e <- rnorm(n)
b <- 10
xVal <- matrix(rnorm(n*p), nrow=n) # Create matrix wt 3 columns
colnames(xVal)<- paste0("x",1:p) # Name columns
df <- data.frame(xVal) # Create dataframe
# Make x1
浏览 19提问于2019-08-18得票数 0
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我在R中使用mgcv包来拟合平滑度。我对拟合变系数模型很感兴趣，其中变系数平滑也根据因子变量而变化。
根据mgcv文档，当使用s()指定平滑时，by参数可以采用数字变量或因子变量，在这种情况下，适合可变系数模型；在这种情况下，会为每个因子级别生成平滑的副本。我看不出为什么这是不可能的，所以这两个不同的效果是由同一个参数指定的，这有点奇怪。
浏览 1提问于2019-10-16得票数 1
如果我有以下数据集：
df = data.frame(x = 1:10, y = 3 + 4 * exp(x = 1:10))
我尝试去适应一个nls模型：
nls(y ~ a + b * exp(x), data = df, start = list(a = 3.4, b = 4.1))
我得到一个错误，因为这是一个完美的拟合，而nls不能处理无噪声的数据(如函数的示例所示)。有没有其他函数可以用来在出现完美拟合时找到参数？
现在，我所知道的就是将数据放入Excel中，然后创建一个“图表”并显示趋势线！我更愿意直接在R中做这个。
似乎有一个简单的解决方案是可能的，但我已经到处寻找，还没有看到
浏览 4提问于2018-02-02得票数 0
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1回答
我创建了以下模型：
def create_model(input_shape = (224, 224, 3)):
input_img = Input(shape=input_shape)
model = efnB0_model (input_img)
backbone = Flatten() (model)
branches = []
for i in range(7):
branches.append(backbone)
branches[i] = Dense(360, activation =
浏览 2提问于2020-07-20得票数 0
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就像题目一样。我在R中做了Ljung盒检验，模型拟合的时间序列为常数(即: 0)，得到了完美的模型拟合和0的残差，没有什么奇怪的。但是我想知道为什么测试返回的是q值和p值，而不是p=0.99999或类似的值。我想对此作出理论上的解释。
浏览 1提问于2022-08-11得票数 0
3回答
是否需要特征选择？
、、、
我想运行一些机器学习模型，如随机森林，梯度提升，或支持向量机在我的数据集。我的数据集中有超过200个预测变量，我的目标类是一个二进制变量。
在模型拟合之前，我需要运行特征选择吗？如果我直接使用所有的预测变量来拟合模型，它会对模型的性能产生显著的影响还是没有多大的差异？
浏览 0提问于2017-01-04得票数 14
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我有一组5个数据点(x=10,20,30,40,50及其相应的响应值y和noise作为s.d。( y)。这些数据是从随机计算机实验中得到的。
如何使用R中的DiceKriging来拟合这些数据的克里格模型？
x <- seq(from=10, to=50, length=5)
y <- c(-0.071476,0.17683,0.19758,0.2642,0.4962)
noise <- c(0.009725,0.01432,0.03284, 0.1038, 0.1887)
使用coef.var、coef.trend和coef.theta预定义了具有非均匀噪声的在线示例.我不
浏览 0提问于2016-06-09得票数 2
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我正在尝试优化一个数学定义的函数对一个我知道包含类似结构的图像的拟合。有没有一种众所周知的方法来计算函数与图像拟合的残差？ 我正在使用scipy.minimize.optimize尝试将曲线拟合到图像中。我的策略是通过最小化B和f之间的平均欧几里德距离来衡量我的特征(在下面的矩阵B中分割)与我的函数f的匹配程度。 我定义了以下函数，并将其传递给scipy.optimize.minimize # x is a tuple of arguments passed to f
# f is the function I am trying to fit to B, which returns a m
浏览 20提问于2019-04-17得票数 1
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我希望使用粒子群优化(PSO)优化复杂的参数化模型对噪声数据的拟合。数据是时间序列的化学浓度值。
在我的优化目标函数中，我使用浓度时间序列轮廓和模型预测之间的Bray Curtis距离1来测量适合度(模型预测是使用与优化问题的候选解决方案相对应的参数产生的)。
目前，我没有考虑到我的注意力数据的不精确性。实际上，浓度已四舍五入为整数值。我怀疑，如果PSO例程和/或目标函数“知道”输入数据的不精确性，我可以用PSO获得更好的模型拟合。
我能够找到预测时间序列和数据时间序列的最小和最大Bray Curtis距离，但不确定如何在PSO代码中最好地利用这些值。
在进化优化的背景下评估候选解决方案的适合
浏览 7提问于2012-03-24得票数 0
R中的插入符号库在trainControl()中有一个超级参数‘trainControl’。它是用来防止过度拟合模型使用布雷曼的一个标准错误规则，或公差等.
mlr有等效的吗？如果是的话，它在其中的功能是什么？
浏览 3提问于2019-12-18得票数 1
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2回答
我正试图理解，在一种非监督的技术中是否会发生过度拟合，比如kmeans聚类。有人能帮我理解一下如果和如何发生这种事吗？
谢谢。
浏览 0提问于2017-07-10得票数 5
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busan<-subset(influ_busan, select = c(CNT,temp_min,temp_diff,humid_mean,hpa_mean,rad_mean,wind_mean,o3))
new_busan<-mice(busan, seed=12345, n=5)
lm_busan <- with(new_busan,lm(CNT~temp_min+temp_diff+humid_mean+hpa_mean+rad_mean+wind_mean+o3))
summary(lm_busan)
busan_predict<-data.frame
浏览 0提问于2017-07-27得票数 0
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我有两个带有double数据的ArrayLists。我已经在使用移动平均平滑了。每200-500ms收集一次数据。这是一个典型的图(在安卓中使用GraphView )的样子：
由于数据收集速率受到我使用的硬件的限制，这就是结果的锯齿状。很容易看到单独的点。
如何使函数看起来平滑和连续(通过更改ArrayLists或更改GraphView中的某些设置从数学上实现
多项式拟合是可行的，还是应该结合使用滤波和移动平均？
我很感激！
浏览 3提问于2019-06-30得票数 0
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