【未来虫教育】Python在数学建模中的应用之非线性回归
importnumpyasnpz1=np.polyfit(X_train[:,1],y_train,1)#一次多项式拟合,相当于线性拟合,返回的是[k,b],即模型的系数p1=np.poly1d(z1)#给出模型表达式,真tm人性化printz1#[1.1.49333333]printp1#1x+1.493[0.1349386921.35130147]0.1349x+21.35z=np.polyval(z1,...
深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略
若是一个1层的全连接神经网络,我们观察到隐藏层的神经元数量越多,能够引入越多的非线性,因此和线性因子相关性越低。在RankIC评价角度,随着隐藏层神经元数量增加,RankIC呈先增后减的趋势,因为若神经元数量较少,则引入的非线性不足,因此提升不够,而若神经元数量过多,则容易出现过拟合的问题。在2层隐藏层的结...
Nature Machine Intelligence发表!港理工与港中文团队携手共探...
▍微纳机器人的驱动建模:机器学习精准拟合非线性特性微/纳米机器人的驱动方法中,声驱动和磁驱动系统具有高度非线性特性,传统方法难以实现精确建模,利用深度学习良好的非线性拟合能力和快速的预测速度,可以成功模拟这些复杂驱动系统的动力特性。研究人员表明,基于深度卷积神经网络的模型能准确模拟磁致动系统,其建模的平均...
深入解析高斯过程:数学理论、重要概念和直观可视化全解
所以输出y遵循以下多元高斯分布。在拟合过程中,只需要通过核函数计算协方差矩阵,输出y分布的参数被确定为恰好为1。除了核函数的超参数外,高斯过程没有训练阶段。在推理过程中,由于高斯过程没有像线性回归模型那样的权重参数,所以需要重新拟合(包括新数据)。但是可以利用多元高斯分布的特性来节省计算量。设m个新...
共同推进计量经济学科前沿理论研究及应用
以石油价格预测和经济产出预测为例,查沃特(Chauvet)通过对比线性与非线性模型、没有结构变点和存在结构变点的模型,展示了非线性和非平稳特征在经济动态预测和建模中的重要性。利用非线性模型在经济变化期的预测能力,中央银行或政策制定者可对冲突发性事件带来的影响,也能获得更有效的经济预测结果。
港理工与港中文团队携手共探机器学习潜力,重塑微纳机器人未来!
▍微纳机器人的驱动建模:机器学习精准拟合非线性特性微/纳米机器人的驱动方法中,声驱动和磁驱动系统具有高度非线性特性,传统方法难以实现精确建模,利用深度学习良好的非线性拟合能力和快速的预测速度,可以成功模拟这些复杂驱动系统的动力特性(www.e993.com)2024年10月23日。研究人员表明,基于深度卷积神经网络的模型能准确模拟磁致动系统,其建模的平均...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
线性回归是一种基础的统计方法,用于建立自变量(解释变量)与因变量(响应变量)之间的线性关系模型。最小二乘法则是求解线性回归模型参数的一种常用方法,其核心思想是通过最小化误差的平方和来找到最佳拟合的直线或超平面。该模型在处理线性关系时具有显著优势,但在面对非线性关系、异常值、多重共线性等问题时则存在不足...
【材料课堂】数据到图形:Origin的数据拟合!
非线性拟合本部分简单示范下Origin非线性拟合的方法,挺好用,比excel强多了。使用的origin是8.0版,不同的版本操作可能有点不同,但结果差不多。1例一打开界面,输入数据,拟合表面张力对浓度曲线那一题。如下图:图1选择数据作出散点图:Plot/Symbol/Scatter,发现不是线性的……...
北京市农林科学院王冬:浅谈多元校正建模的几个常见问题
2.3线性和非线性算法选择线性拟合算法、亦或是非线性拟合算法,是建立校正模型过程的重要问题。线性拟合和非线性拟合各有优点,也各有不足。一般地,非线性拟合模型较线性拟合模型具有更高的复杂程度和更多的不确定性,选择拟合算法应以合适为原则。以下举例说明线性拟合算法和非线性拟合算法的选择。图2(a)中“▲”...
如何建立非线性回归预测模型
接下来看看线性回归的拟合效果ggplot(urinetest,aes(dosage,urine))+geom_point()+stat_smooth(method=lm,formula=y~x)从图形可以直观看出拟合直线与数据点存在一定的偏离,拟合效果不佳。三、建立曲线方程下面尝试用曲线模型去拟合,例如对数曲线型、指数曲线型、S曲线型等。我们以对数曲线...