基于GBRT模型的海洋平台结构裂纹扩展识别 | 科技导报
GBRT算法是一个回归模型,主要用于拟合数值,是一种集成学习算法。提升树主要采用加法模型,主要思想是不断拟合残差,利用梯度下降法拟合残差。GBRT算法是一种迭代的回归树算法,由多棵回归树组成,所有回归树的结论累加起来为最终结果。GBRT算法使用了前向分布算法,其思想是基于当前模型和拟合函数选择合适的决策树函数,从而最...
双重机器学习及其在经济统计中的应用|算法|高维|残差|拟合|大语言...
(3)将以上模型带入到IK中,得到残差Y和D的残差;(4)重复以上步骤K次,得到每一份数据的样本外残差;(5)将所得到的Y的残差作为被解释变量,D的残差作为解释变量进行简单的OLS回归,得到θ0的估计。可以证明,将Y和D对X回归的残差进行回归完成了Neyman正交化,从而以上步骤同时实现了Neyman正交化和交叉拟合,是比较...
基于金融工程与AI融合算法的实时流式分析平台
在金融工程里,一般采用基于收益率曲线的估值模型对债券定价,该传统方法包括以下三个步骤:(1)使用多个活跃券作为基准债券拟合曲线参数;(2)根据当前有效报价或成交更新残差spread项;(3)使用盘口挂单bid/ask利差信息进行调整。鉴于此,项目组融合AI算法和传统基于收益率曲线估值模型的模块主要从以下四个维度展开。(1)AI...
【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...
数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用
尽管正态分布的假设为线性回归提供了许多统计上的便利,但在实际应用中,数据可能不总是遵循这一假设。因此,进行适当的诊断检查是重要的,例如检查残差图来评估正态性、独立性和方差齐性(同方差性)。如果发现违背这些假设的证据,可能需要使用更复杂的统计模型或变换数据来适应更适合数据的模型,比如泊松回归。
基于改进SSD模型的风电叶片内腔缺陷检测 | 科技导报
国外的研究主要集中在以下方面:一是改变基础网络,使用更深层的网络结构来提取更丰富的特征,如DSSD使用残差网络(residualnetwork,ResNet101)代替可变形卷积神经网络(visualgeometrygroup-16,VGG-16);二是增加特征融合模块,将不同层次的特征图进行有效结合,以增强特征表示能力和检测精度,如RSSD使用特征连接模块,FSSD...
前馈网络+线性交互层=残差MLP,Facebook纯MLP图像分类架构入场...
ResMLP的具体架构如下图1所示,采用了路径展平(flattening)结构:整体流程ResMLP以N×N非重叠patch组成的网格作为输入,其中N通常为16。然后,这些非重叠patch独立地通过一个线性层以形成N^2个d维嵌入。接着,生成的N^2个d维嵌入被馈入到一个残差MLP层序列中以生成N^2...
一文详解基于多传感器融合的定位和建图系统
图6FAST-LIO2框架增量式更新的KD树之所以会比同行的方法有明显的优势,主要因为增量式K的引进。传统的KD树里,去搜索K最近邻的点,然后构成一个点到面的残差时,会用到KD树,它是一种平衡的数据结构,也是最优的knn搜索,但并不支持增加式的。于是,提出了增量式K的数据结构,首先是支持增量式的更新,其次是可以在线...
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:...
腾讯AI Lab联合清华、港中文,万字解读图深度学习历史、最新进展与...
目前大多数空间式GNN都可以构建为某种消息传递过程,而且事实上目前大多数用于图的深度学习工具包大都采用了这一框架,比如DeepGraphLibrary和PyTorchGeometric。3图神经网络的发展历史图神经网络(GNN)并不是一个新事物,最早的GNN的历史可以追溯到1997年,粗略总结起来,GNN的发展过程大致可分为三个...