好的，请问您需要我为您解答什么问题呢？
技术背景 在前面一篇博客中我们介绍过基于docker的mindspore编程环境配置，这里我们基于这个环境，使用mindspore来拟合一个线性的函数，演示一下mindspore的基本用法。...在机器学习中，我们需要先定义好一个用于衡量结果好坏的函数，一般可以称之为损失函数（Loss Function）。...损失函数值越小，代表结果就越好，在我们面对的这个函数拟合问题中所代表的就是，拟合的效果越好。这里我们采取的是均方误差函数（Mean Square Error，简称MSE）： ?...在mindspore中优化函数的接口为mindspore.nn.Momentum： ? 这些模型都定义好之后，可以用mindspore.Model进行封装和训练。...python绘制动态函数图 在上一个章节中我们演示了使用mindspore完成了一个线性函数的拟合，最后的代码中其实已经使用到了动态图的绘制方法，这里单独抽取出来作为一个章节来介绍。
1、读入数据import randomimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport torch...
1 函数命令拟合 最常用的函数拟合命令为fit，语法为| [拟合结果 拟合精度]＝fit（X数据，Y数据，‘拟合类型’） 其中，具体的拟合类型可以参看帮助文档，也可以使用fittype来自定义新的函数类型...]; y=[2;3;4;5;6]; 2 使用界面启动拟合工具箱 具体操作步骤 在APP一栏，选择curve fitting工具箱，然后选择相应阶段的数据，填入X data和Y data 在fit options...一栏选择对应的函数形式，阶数，和鲁棒性 点击工具栏的residuals plot，便于观察拟合误差 点击工具栏的data cursor，可以用鼠标在曲线上标记出具体的坐标值 3 界面介绍 顶部为常用工具栏...，常用的一般有误差分析和鼠标标记坐标点 Fit Options可以选择拟合类型和函数次数 左侧Results显示了拟合结果的性能参数 底部的table of fits可以对多个不同的拟合结果进行性能比较...例如在上面的拟合中，选择Polynomial类型，Degree选择3阶，Robust选择Off，得到的Results如下： Linear model Poly3: f(x) = p1*x^3
在Python 3.x中，内置函数print()用来实现格式化输出，各参数含义请参考本文末尾的相关阅读。本文重点介绍print()函数的end参数以及转义字符'\r'的妙用。...本文末尾的相关阅读中已经提到，end参数用来确定print()函数在输出全部内容之后以什么结束，默认是转义字符'\n'，也就是换行符，在使用时可以根据需要修改这个参数的值，例如： ?...那么，如果把end参数设置为回车符'\r'，会是什么样的效果呢？...下面的代码 from time import sleep for i in range(1000): print(i, end='\r') sleep(0.01) 运行效果如下面的视频所示：
函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一行的均值，MARGIN=1，对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,
概念 个人理念里的人工智能，最终是对某种“函数”的拟合，这种函数可能是一维的，二维的，多维的。但这个“函数”不是推导出来的公式，而是一个黑盒子，有点类是图灵机的感觉。...通过一系列的输入，训练这个盒子，不断调参修正得到正确的拟合函数。 实践 最简单的线性函数开始， 拟合 y= k*x + b 。
今天给大家分享三种在ggplot2包画的图形上添加拟合的线性回归方程和R^2的值的方法。....% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2, list(a = format(unname(coef(m)[1]), digits...= 2), b = format(unname(coef(m)[2]), digits = 2), r2...= format(summary(m)$r.squared, digits = 3))) as.character(as.expression(eq)); } p1 <- p + geom_text
如何用matlab数据拟合函数?...用matlab求解多元线性方程 www.zhiqu.org 时间： 2020-12-08 Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ，使用方便，能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合...下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。 假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0。...1、在命令行输入数据： 》x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475...]； 》y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]； 2、启动曲线拟合工具箱 》cftool 3、进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool” (1)点击“Data
公式函数用法 核心是什么 公式函数的优点在于提供了一种构造匿名函数的简洁方式。而核心在于在同一行代码表示如何使用输入构造出输出。...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...-2.886256 -0.782301 0.476785 2.117951 0.472815 0.553460 -0.980149 #> [99] 0.150879 -2.060062 在公式中...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。...，它并不是必需的技能，直接构造函数在大部分情况下可读性更好，读者千万不要本末倒置。
R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...vector举例如下： > x <- c("R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...分期，我们知道组织病理分期分成stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子 我们使用gsub函数...stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组的因子 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成三个组，并转换成因子 我们还是使用gsub函数
[PaddleFluid小试牛刀]练习二·DNN正弦函数拟合 在上篇博文基础上做了些改进，拟合正弦曲线 生成数据 code from paddle import fluid as fl import numpy...as np import matplotlib.pyplot as plt def get_data(x): c,r = x.shape y = np.sin(x*3.14)+1+...(0.02*(2*np.random.rand(c,r)-1)) return(y) xs = np.arange(0,3,0.01).reshape(-1,1) ys = get_data(...paddle import fluid as fl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def get_data(x): c,r...= x.shape y = np.sin(x*3.14)+1+ (0.02*(2*np.random.rand(c,r)-1)) return(y) xs = np.arange(0,3,0.01
p=6267 R方由协变量X解释的结果Y的变化比例通常被描述为拟合优度的度量。这当然看起来非常合理，因为R平方测量观察到的Y值与模型的预测（拟合）值的接近程度。...，用模型中的拟合线覆盖： 图片.png 观察到（Y，X）数据并重叠拟合线。 ...，我们获得的参数估计（1.65,1.54）不是“真实”数据生成机制中参数的无偏估计，其中Y的期望是exp（X）的线性函数。...此外，我们看到我们得到的R平方值为0.46，再次表明X（包括线性）解释了Y中相当大的变化。我们可能认为这意味着我们使用的模型，即期望Y在X中是线性的，是合理的。...特别地，我们看到对于X的低值和高值，拟合值太小。这显然是Y的期望取决于exp（X）这一事实的结果，而我们使用的模型假设它是X的线性函数。
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...provideDimnames psigamma pushBack pushBackLength q qr qr.coef qr.default qr.fitted qr.Q qr.qty qr.qy qr.R...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version...t T #> #> ================================================ #> Objects: #> kronecker Position R.version
❝本节来介绍如何使用R语言来进行「逻辑回归与决策树模型分析」，下面小编通过一个案例来进行展示，结果仅供展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。。...❞ 加载R包 library(tidyverse) library(caTools) 导入数据 creditcard_data <- read_csv("creditcard.csv") 数据清洗...变量中 decisionTree_model <- rpart(Class ~ . , creditcard_data, method = 'class') # 使用决策树模型进行预测，将预测值存储在predicted_val...变量中 predicted_val <- predict(decisionTree_model, creditcard_data, type = 'class') # 计算预测的概率，并存储在probability...) # 使用rpart.plot函数绘制决策树模型
我们用R做数据处理的时候，经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子 例如现在我们手上有一个数据框，里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容，第一列是重量，第二列是不同的处理方式...5.50 trt2 25 5.37 trt2 26 5.29 trt2 27 4.92 trt2 28 6.15 trt2 29 5.80 trt2 30 5.26 trt2 在使用
在R中，expand.grid()函数可以返回几个元素所有可能的组合，使我们免于多层遍历的苦恼。...其实这个就是我们提供的sex，age，major中的变量分别组合起来得到的，类似于，遍历三层循环得到所有的排列组合。
使用R中merge()函数合并数据 在R中可以使用merge()函数去合并数据框，其强大之处在于在两个不同的数据框中标识共同的列或行。...确实如此，merge()函数的不同参数可以实现内join，left join,right join以及完整join。 merge()函数有很多参数，看起来非常吓人。...但他们都几中类型参数有关： x: 第一个数据框. y: 第二个数据框. by, by.x, by.y: 指定两个数据框中匹配列名称。缺省使用两个数据框中相同列名称。...如何理解不同类型的合并 merge() 函数支持4种类型数据合并: Natural join: 仅返回两数据框中匹配的数据框行，参数为：all=FALSE....总结 本文详细介绍R中merge()函数参数及合并数据类型。利用sql的表连接概念进行类比，简单易懂。
我们的任务是实例分割，它建立在目标检测和语义分割之上。在目标检测中，我们的目标是在预定义的类别中标记和定位目标的所有实例。...在本文中，我们将在一个很小的Pascal VOC数据集上训练一个实例分割模型，其中只有1349张图像用于训练，100张图像用于测试。这里的主要挑战是在不使用外部数据的情况下防止模型过拟合。...数据处理 标注采用COCO格式，因此我们可以使用pycocotools中的函数来检索类标签和掩码。在这个数据集中，共有20个类别。 ? 下面是一些训练图像和相关mask的可视化显示。...在训练过程中，将 ground truth mask缩小，用预测的mask计算损失，在推理过程中，将生成的mask放大到ROI的边界框大小。...然后我们在剩下的epochs中训练从ResNet level 4和以上的层。这个训练方案也有助于最小化过拟合。我们可以不去微调第一层，因为我们可以重用模型从自然图像中提取特征的权重。
在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数
背景 拟合非线性函数。 概念 当目标函数是非线性时，比如拟合二次函数，神经网络需要引如激活函数。激活函数是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。...Tanh 函数 [tanh.png] tanh是双曲函数中的一个，tanh() 为双曲正切，关于原点中心对称。...在神经网络的应用中，tanh通常要优于Sigmoid的，因为 tanh的输出在 -1~1之间，均值为0，更方便下一层网络的学习。...Leaky ReLU 激活函数是在声学模型（2013）中首次提出。...ReLU6 函数 ReLU 在 x > 0 的区域使用 x 进行线性激活，有可能造成激活后的值太大，影响模型的稳定性，为抵消 ReLU激活函数的线性增长部分，可以使用ReLU6函数。
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