【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
下图是残差直方图,从图上可以发现,所有点基本上是随机地分散在0周围,密度曲线近似为正态分布。右边是正态pp图,其意义与左边类似;表明随机误差项是服从正态分布的,其原因是正态qq图近似地可以看成一条直线;.拟合效果图形展示以原始数据作为x轴,回归拟合值为轴作图,在xy面上的点用直线连接见图。原始图和...
ICLR 2024 | 冻结住的CLIP仍可作为教师模型!港大提出全新开集动作...
这种设计背后的直觉是允许fine-tune特征有效地接受frozenclip的监督,同时也保持对视频特征的有效学习。如图(c)所示,我们在特征上应用一个改进的残差网络,通过两层MLP投影器和恒等映射来转换其表示。残差特征映射1.由于转换中存在恒等映射,泛化目标可以直接指导的泛化学习,这与图(a)类似。但不同...
大数据背景下农产品冷链物流发展路径研究
残差分析的结果表明,模型的残差符合正态分布,没有显著的自相关性和异方差性,这说明模型拟合良好,预测结果较为可靠。如表5。表5残差分析②模型回测本文利用历史数据对模型进行了回测,将预测值与实际值进行了对比,并计算了误差率。回测结果显示,预测值与实际值之间的误差较小,且误差率保持在合理范围内。这表...
自回归模型的优缺点及改进方向
最常用的方法是最小二乘法(OLS)或其他优化算法,最小化残差平方和,以得到参数的最佳拟合值。3.模型检验模型建立后,需要对其进行检验以确保模型的有效性。这包括:o残差检验:检查残差是否满足白噪声的假设,可以使用Ljung-Box检验等。o稳定性检验:确保模型是稳定的,即所有的模型参数的绝对值都小于1,避免预测值...
R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间...
(归一化分位数)残差的检验将提供一种研究适配适足性的方法。归一化分位数残差是独立的标准正态变量。我们期望拟合的(归一化分位数)残差I;近似地表现为正态分布的变量(即使最初的观测值Y不一定是正常的),因此残差的归一化Q-Q图在这里是合适的。r软件提供了用于绘制QQ-绘图的函数。
一文详解基于多传感器融合的定位和建图系统
使得LeGO-LOAM在各种平台甚至是Nvidia的Tx2平台上实现了实时的定位和建图(www.e993.com)2024年9月10日。由于固态雷达的特性,例如非重复扫描的模式不能作frame-to-frame的匹配,小FoV的雷达对feature点要求更高,对异常值更敏感,更容易受动态物体的影响,因此这些优秀的算法并不能直接适用了固态激光雷达。所以,实现了首个适用于固态激光雷达,能够...
国工数据大脑之残差检验在回归分析中的应用
残差是样本值(蓝点)与回归直线(红线)上的值(又称回归拟合值)之间的差,红线可由数据大脑拟合回归算法得出,具体见下图。残差检验即检查经过回归拟合后得到的残差是否满足上述三个条件。如果违背了上述其中之一的假设条件,就不是经典的线性回归模型,这样的模型用普通最小二乘法来估计往往失效,最后拟合出来的模型往往是...
LiLi-OM: 走向高性能固态激光雷达惯性里程计和建图系统
如果特征点表示一个平面,对应的方向向量为,并在相应的局部特征图中找到最近的五个边缘特征点,并计算质心与协方差矩阵。如果分解后得到的最大特征值显著大于第二大特征值,则取出其特征向量作为该边缘特征的方向向量.然后,通过和拟合该直线,最后得到计算到该直线的距离公式:...
图神经网络越深,表现就一定越好吗?
此表显示了深度图神经网络架构在CoauthorsCS引文网络的结点分类任务上的一般结果。深度越深,基线(带有残差连接的GCN)的表现越差,性能也从88.18%急剧下降至39.71%。使用NodeNorm技术的神经网络架构随着深度的增加会变得更好,但是性能却开始下降(虽然仅是从89.53%降低到87.40%)。总体而言,64层深层架构...
如何制作数据分析图?excel制作数据分析图的教程
excel表格制作数据分析图的步骤1:选择成对的数据列,将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。excel表格制作数据分析图的步骤2:在数据点上单击右键,选择“添加趋势线”-“线性”,并在选项标签中要求给出公式和相关系数等,可以得到拟合的直线。excel表格制作数据分析图的步骤3:由图中可知,拟合的直线是y=15620x+...