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对某一二次拟合函数的收敛性问题
weixin_40538456
2018-06-07 01:51:30
对于F=[(x-x0)^2+(y-y0)^2+(z-z0)^2](a^2+b^2+c^2)-(ax+by+cz+1)=0这个函数,要进行最小二乘平差求解(x0 y0 z0 a b c)六个参数的最优解,高斯牛顿迭代法为什么不收敛(初值给的足够接近)?请大神赐教原因,或者有更好的求解办法更好,谢谢!
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对某一二次拟合函数的收敛性问题
对于F=[(x-x0)^2+(y-y0)^2+(z-z0)^2](a^2+b^2+c^2)-(ax+by+cz+1)=0这个函数,要进行最小二乘平差求解(x0 y0 z0 a b c)六个参数的最优解,高斯牛顿迭代法为什么不收敛(初值给的足够接近)?请大神赐教原因,或者有更好的求解办法更好,谢谢!
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pytorch
拟
合
sin
函数
pytorch非线
性
回归调参分享 前期研究过程中获得了一个非常奇怪的
函数
图像,打算用多层感知机(MLP)对
函数
图像进行建模仿真。前期相关研究中,MLP表现并不好,当时把这个方案已经放弃掉了。经过查阅相关的论文,发现原理上MLP能够
拟
合
任意
函数
。这段时间重新写了一遍MLP网络,经过参数、增加训练次数、GPU加速,现在能够对
函数
较好
拟
合
。现将参数调整经验分享一下。 目标功能:对三个周期的sin(x)
函数
进行
拟
合
训练效果: 这个图像中,蓝色为数据集,红色为对其
拟
合
的训练结果。Loss表示两个
函数
之间的均方根误差
过
拟
合
和欠
拟
合
原因及其解决方法
过
拟
合
和欠
拟
合
问题
过
拟
合
(overfitting)概念现象原因解决方法欠
拟
合
(Underfitting)现象原因解决方法总结: 过
拟
合
(overfitting) 概念 过
拟
合
是模型参数在
拟
合
过程中出现的
问题
,由于训练数据包含抽样误差,训练时复杂的模型将抽样误差也考虑在内,将抽样误差也进行了很好的
拟
合
。 现象 具体表现:模型在训练集上效果好,在测试集上效果差,即模型泛化能力弱。 原因 产生过
拟
合
根本原因: (1)观察值与真实值存在偏差 训练样本的获取,本身就是一种抽样,抽样操作就会存在误差,导致选取的
误差
函数
拟
合
优缺点_欠
拟
合
、过
拟
合
及如何防止过
拟
合
对于深度学习或机器学习模型而言,我们不仅要求它对训练数据集有很好的
拟
合
(训练误差),同时也希望它可以对未知数据集(测试集)有很好的
拟
合
结果(泛化能力),所产生的测试误差被称为泛化误差。度量泛化能力的好坏,最直观的表现就是模型的过
拟
合
(overfitting)和欠
拟
合
(underfitting)。过
拟
合
和欠
拟
合
是用于描述模型在训练过程中的两种状态。一般来说,训练过程会是如下所示的一个曲线图。训练刚开...
数据预处理——matlab
拟
合
工具箱
笔记整理来自《清风数学建模》 目录 一、打开matlab
拟
合
工具箱 二、
拟
合
工具箱的使用 三、自定义
拟
合
函数
——Custom Equation(建模用的较多) 四、多项式
拟
合
(建模用的较多) 五、如何导出
拟
合
的高清图像 六、调用
拟
合
工具箱自动生成的代码 七、利用
拟
合
工具箱预测美国人口 1. 题目 2. 使用
拟
合
工具箱进行
拟
合
3. 自动生成
拟
合
的代码 4. 预测未来的人口数 八、优秀论文中cftool的应用 一、打开matlab
拟
合
工具箱 方法1:直接输入“cftool...
采用傅里叶级数
拟
合
周期
函数
(python)
目录 1 周期信号 2 周期信号的傅里叶级数 3 傅里叶级数
拟
合
周期
函数
4 代码 5 结果 6 结论 7 补充 1 周期信号 周期信号可分解为直流、基波()和各次谐波(:基波角频率的整数倍)的线
性
组
合
。 2 周期信号的傅里叶级数 周期信号的傅里叶级数有两种形式 3 傅里叶级数
拟
合
周期
函数
傅里叶级数的数学表达式简化为 4 代码 使用S...
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