如何将图形上的误差减少到最小？
要将图形上的误差减少到最小，可以采取以下几个步骤：
- 使用高质量的图形库和工具：选择使用成熟的图形库和工具，如OpenGL、DirectX等，这些库和工具经过了广泛的测试和优化，能够提供较高的图形渲染精度和性能。
- 优化图形算法：对于图形渲染过程中的各个环节，如几何计算、光照计算等，进行算法优化，以提高计算精度和减少误差。例如，使用更精确的数学计算方法，避免浮点数精度丢失等。
- 使用合适的图形数据格式：选择合适的图形数据格式，如使用高精度的纹理贴图、使用更精确的顶点坐标表示等，以减少数据转换和精度损失带来的误差。
- 调整图形渲染参数：根据具体场景和需求，调整图形渲染参数，如抗锯齿级别、光照强度、阴影质量等，以平衡图形质量和性能，并尽量减少误差。
- 进行图形质量测试和调优：通过对图形渲染结果进行质量测试和分析，找出存在的误差和问题，并进行相应的调优。可以使用一些图形质量评估工具和技术，如SSIM（结构相似性指标）、PSNR（峰值信噪比）等。
总结起来，要将图形上的误差减少到最小，需要使用高质量的图形库和工具，优化图形算法，使用合适的图形数据格式，调整图形渲染参数，并进行图形质量测试和调优。这样可以提高图形渲染的精度和质量，减少误差的发生。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云图形处理服务：提供了图像处理、视频处理、音频处理等功能，可用于图形误差的处理和优化。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tci
- 腾讯云计算机视觉：提供了图像识别、人脸识别、OCR等功能，可用于图形处理和分析。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cv
- 腾讯云视频处理：提供了视频转码、视频截图、视频审核等功能，可用于图形误差的处理和优化。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/vod
相关·内容
1回答
嗨，我正在为alpha参数拟合一个Lasso模型，在2*10^-5到500范围内使用不同的值，如：
alphas=np.linspace(0.00002,500,20)
当我绘制交叉验证中的负根均方误差和绝对误差时，我得到了如下图形：
因此，误差以模增加，然后保持不变，而不是减少。我为什么要得到这个结果？
选择α类的非常小的值：
alphas=np.linspace(0.00001,0.00007,20)
我得到了RMSE的结果：
你知道为什么它似乎只适用于阿尔法的很少值吗？谢谢
浏览 2提问于2020-12-09得票数 0
回答已采纳
3回答
当我试图训练的神经网络的验证误差慢慢减小，但没有太多的减少时，是否可以在这一点上停止训练，还是需要增加训练时间直到达到最小的验证误差？
例如，在过去的5个时代中，我的验证错误如下所示：
| end of epoch 1 | time: 3782.50s | valid loss 6.7914 | valid ppl 890.1194
| end of epoch 2 | time: 3802.14s | valid loss 6.6084 | valid ppl 741.2616
| end of epoch 3 | time: 3791.33s | valid loss 6.52
浏览 0提问于2020-03-13得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个散乱的点云，我想比较理想的CAD几何图形和对象的轮廓测量。例如，我有一个理想对象的CAD数据，我有一个这样的点云；
如何比较这两个数据？我从CAD文件中了解到，CAD数据上的点是属于直线还是属于半径(圆弧)，但是我如何推导出圆弧的半径误差或直线的长度误差？
我试着用knnsearch来组织数据，但结果不是satisfying.So，我试着从一个点(比方说点1)开始画一条线，然后我想去下一个最近的点(比方说点2)。如果点2的最近邻居是点1，则转到点2的第二最近点。该算法似乎对我很好，但结果也不令人满意。连接线从一边延伸到另一边。
我还想，也许我应该将CAD数据转换为点云，我必须
浏览 1提问于2015-05-15得票数 0
1回答
我有代表高程剖面的正整数的列表n (n < 500)。我需要选择它们中的大多数m (m < 255)点，以使新的几何图形尽可能地与原始几何图形相似。对于输入[10, 21, 15, 2, 8, 35, 94, 223, 370, 575, 701, 661, 592, 356] and m = 8，我想返回[10, 0, 0, 0, 8, 0, 94, 0, 370, 575, 701, 0, 592, 356] (0表示我们跳过这个数字)。因为当我们通过线连接点时，我们有几何[10.0, 9.5, 9.0, 8.5, 8.0, 51.0, 94.0, 232.0, 370.0,
浏览 19提问于2018-08-13得票数 3
回答已采纳
对于束调整优化，为什么重新投影误差最小，而不是训练误差或射线到3D点误差？重投影误差的缺点是:对于透视相机，它高度依赖于从3d右面点开始的相机深度。
浏览 3提问于2019-08-14得票数 0
1回答
我在Matlab2013a中使用lasso函数。它的工作如下：
X = randn(100,5);
r = [0;2;0;-3;0];
Y = X*r + randn(100,1)*.1;
%Construct the lasso fit using ten-fold cross validation. Include the FitInfo
%output so you can plot the result.
[B FitInfo] = lasso(X,Y,'CV',10); %B is a p-by-L matrix, where p
浏览 4提问于2015-09-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图找出如何纠正SLAM方法引入的漂移误差，利用GPS测量，我在欧几里得三维空间中有两个点集，它们是在固定时刻拍摄的：
红色数据集由GPS引入，不存在漂移误差，而蓝色数据集基于SLAM算法，随时间推移而漂移。
他们的想法是，SLAM在短距离上是精确的，但最终是漂移的，而GPS在长距离上是精确的，在短距离上是不准确的。因此，我想弄清楚如何将SLAM数据与GPS融合，这样才能获得两种测量的最佳精度。至少该如何处理这个问题？
浏览 2提问于2017-08-25得票数 1
1回答
我尝试了几个神经网络，我想知道，我什么时候才能有一个好的训练模型。
首先，训练误差下降，并在一定数量的时期保持不变，验证误差也是如此。它现在已经收敛了吗？
其次，训练误差在所有模拟时期都会下降，验证误差首先会下降，但在10个时期后会增加。我只能止步于此吗？
在哪种情况下，我会有一个训练得更好的模型？什么是所需的行为？
谢谢
浏览 15提问于2019-11-08得票数 2
1回答
我正在尝试理解在人工神经网络中使用的误差反向传播算法。
据我所知，每个神经元都有一个sigmoid函数的输出结果，该函数将每个权重/输入对的乘积之和加上一个“偏差”值作为参数。
一旦计算出网络的总误差，就可以使用误差相对于各种权重的导数来找到误差函数的“局部最小值”。这些应该是误差最小的权重。
然而，理论上导数为零的点也可能是局部最大值……我该如何解决这个问题？
干杯:)
浏览 1提问于2013-06-13得票数 2
回答已采纳
为了找到最小误差的最佳参数，计算损失函数的偏导数的目的是什么？
考虑到线性模型的损失函数，我们希望找到最小误差的最佳参数。我不明白，考虑到损失函数的偏导数(相对于每个参数)等于0的参数，为什么这个结果可以实现。
浏览 0提问于2022-09-23得票数 5
1回答
我正在研究Matlab中的(两层)前馈神经网络。我正在研究能使分类误差最小化的参数。
一个揭示了其中的一些：
隐层神经元数
学习率
动量
训练类型
纪元
最小误差
还有其他建议吗？
我在Matlab中改变了隐神经元的数目，从1到10。我发现，对于一个隐神经元，分类误差接近0%，然后随着神经元数量的增加而略有增长。我的问题是:更多的隐藏神经元不应该保证一个相等或更好的答案，即为什么分类错误会随着更多的隐藏神经元而上升？
另外，如何在Matlab中改变学习速度、动量、训练类型、时代和最小误差？
非常感谢
浏览 4提问于2017-01-01得票数 1
回答已采纳
2回答
矩阵机器学习的MSE损失
、、、
在每个时代之后，我都有一个具有N输入和6输出的模型。
我的输出类似于，[x y z xx yy zz]和我希望最小化每个术语的最小均方误差。然而，我注意到，当我使用MSE作为损失函数时，它只是取整组平方和的平均值。
浏览 0提问于2017-03-22得票数 2
回答已采纳
当我在模拟器上运行任何程序时，它会打开并显示一个错误：
图形加速误差- BlackBerry 9900模拟器
检测到当前图形加速设置存在问题。图形加速需要OpenGL 1.x+兼容的视频卡和最近的视频驱动程序。请通过导航到“视图”菜单，尝试一个较低的图形加速设置。
simuator现在将恢复到软件呈现。
无法创建纹理(err=0x501)
在这方面需要帮助。
浏览 9提问于2012-08-07得票数 4
据我所知，为了计算简单线性回归的权重和偏差，它遵循梯度下降算法，该算法致力于寻找成本函数(曲线)的全局最小值。该成本函数是通过随机选择一组权重，然后计算所有记录的平均误差来计算的。这样我们就得到了成本曲线上的一个点。再次选择另一组权重，并计算平均误差。所有这些点构成了成本曲线。我的疑问是，在计算(找到成本函数)成本曲线之前，有多少次随机选择权重来获得点数。提前谢谢。
浏览 5提问于2021-07-18得票数 0
1回答
我正在编写一个模糊PID控制器的PWM电机驱动器，以控制速度。反馈来自安装在电机轴上的霍尔效应编码器的方波.
我的代码可以从编码器中计数方波两个上升边缘之间的时钟上升边缘，从而计算出一次旋转的时间。我在代码中的函数可以将任何给定的RPM转换为一次旋转所需的时间，这就是控制器的设置点。
这个错误很明显是设置点和当前值之间的差异(一次旋转的时间应该是什么--它现在是什么时间)。
这就进入了反向差分PID控制算法，得到一个输出数字(基本P*误差+I*( prev误差之和)+D(prev电流速度))。
这必须映射到特定的PWM占空比，以使PWM驱动程序增加或减少PWM功率输出。
我对这个映射有概念上的
浏览 3提问于2014-03-25得票数 0
回答已采纳
1回答
如何解释DAG包装器的图形输出？关于这一点有绝对最少的文档。当与“客观”相关时，能量与纪元是什么意思？误差图和客观图的区别是什么？MatConvNet是否尝试最小化目标而不是错误图？与简单的包装器相比，MatConvNet如何在DAG包装器中处理这些输出图形？求求你，总得有人对此有所了解。我一直在寻找答案，但得到的都是不可靠的假设……
在下面附上示例图像。
浏览 2提问于2017-06-08得票数 1
1回答
有没有人有任何通用的技巧来减少graphviz生成的图形的大小(大小如面积，而不是文件大小)。
我有一个相当大的图(700个节点)。我为每个节点设置了较小的字体大小，但它似乎只减小了字体大小，而不是实际的节点大小。是否有任何属性也可以减少图形中的空白量？谢谢!
浏览 0提问于2010-08-07得票数 63
回答已采纳
1回答
我正在为科学模拟编写一些代码，我真的很想利用这一机会来获得一些单元测试实践。我在理论上理解测试的概念，但我只是不知道如何将它应用于我的问题，以证明数学结果是正确的。
例如，我的算法中很大一部分涉及到进行数值卷积以移动和改变信号；由于我只有这样一个信号的离散样本，所以在进行任何卷积之前，我需要使用插值程序。让我相信，插值的工作很容易用图形表示(解析地绘制一个已知的函数，并在其上绘制插值图)，但是很难在数字上(它已经取决于采样率和插值顺序--两者都可以给插值的误差带来很大的变化)。
当然，我可以说，“对于这个信号，采样率，和插值顺序的事情都同意一个精度的epsilon”，但这似乎是测试空间的一小部
浏览 0提问于2016-12-28得票数 4
回答已采纳
在第116页中， 多视图几何图形 ，图表比较了DLT误差(实心圆)，黄金标准/重新投影误差(虚线正方形)，理论误差(虚线菱形)估计图形a和原始方形棋盘之间的单应性的方法。图b显示，当您使用更多的点对应来进行这样的估计时，会有更高的残差(见下图)。直觉上，这对我来说是没有意义的，难道更多的点对应不应该产生更好的估计吗？ ?
浏览 53提问于2021-02-28得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在训练一个带有dropout的神经网络。当我将dropout从0.9减少到0.7时，训练数据数据的损失(交叉验证误差)也会减少。我还注意到，当我减少dropout参数时，准确率会增加。
这对我来说似乎很奇怪。这有意义吗？
浏览 3提问于2019-11-26得票数 2
1回答
我试图用一个for循环从多个传感器绘制数据。目前，代码循环在多个数据文件上，并绘制每个数据的谱图，每个都是一个单独的图形，但我也希望在最后将所有数据的PSD绘制在一个图上。有比复制整个循环更优雅的方法吗？换句话说，我可以以某种方式预定义我的斧头吗？
figure,
psd_plots = axes();
然后，当我通过我的循环，特别是阴谋到那个数字。类似于：
for i=1:length(files):
file = fopen(files{i},'r');
data = fread(file);
# plot spectrogram in its o
浏览 4提问于2021-03-02得票数 2
回答已采纳
2回答
我几乎是Python的新手，我正在尝试用lmfit拟合大学里的数据。Y变量的变量误差为3%。如何将该误差添加到拟合过程中？我改变了scipy的曲线拟合，在scipy中，这样做真的很容易，只需创建一个带有误差值的数组，并通过添加文本"sigma =code array“指定拟合时的误差。这是我当前的代码： from lmfit import Minimizer, Parameters, report_fit
import matplotlib.pyplot as plt
w1, V1, phi1, scal1 = np.loadtxt("./FiltroPasaBajo_1.t
浏览 53提问于2019-02-24得票数 1
回答已采纳
我收到了一个使用等值线的图形模型(忽略了列图)：
我有两个问题，似乎找不到任何能够满足需求的配置。
有没有一种方法可以根据曲线的趋势斜率将线延伸到图形的边缘，或者仅仅在端点上方或下面一点呢？在这样的图形上，省略这些边线看起来并不坏，但是在同一区域只有3个数据点的图形上，空格要明显得多。
我每隔一步就有y轴标签，但在这种情况下，我似乎找不到隐藏第一个标签($0)的方法。除了隐藏文本元素本身之外，还有什么配置可以做到这一点呢？
编辑：下面是我的配置的一个示例：
var themeColors = {
primaryColor: '#067bc2',
浏览 4提问于2017-09-27得票数 0
回答已采纳
1回答
我们的要求是我们在亚马逊Ec2实例之上有Tibco BW组件，我们需要根据Business.Please提供的时间启动和停止实例，注意所有EC2实例都在自动伸缩组中。
我可以在不涉及自动伸缩组的情况下启动和停止EC2实例。我构建了一个Lambda函数，并从正在运行fine.Nut的Cloudwatch触发该函数。我不确定如何将其扩展到具有自动伸缩组的Ec2实例。
预期的结果是，EC2实例上的应用程序将根据Business.All提供的计划停止。EC2实例在自动扩展组中
浏览 1提问于2019-04-08得票数 0
对于每个wiki，均方误差(MSE) 看起来类似：
\operatorname {MSE} ={\frac {1}{m}}\sum _{i=1}^{m}(y_{i}-{\hat y_{i}})^{2}
教授在公式前面添加了一个1\over2，并对其进行了一些解释。我有点糊涂。如何将1\over2放在平方错误前面，使计算变得更容易？
浏览 0提问于2019-06-04得票数 3
回答已采纳
我正在尝试使用Dijkstra的算法来实现缝纫。
到目前为止，我已经把图像转换成灰度，并使用二维数组，我已经找到了图像的能量函数。现在，要实现Dijkstra，我需要将这个2D数组转换成一个图形，并给出一个源和接收器给Dijsktra函数。
我想知道如何将这个二维数组转换成一个图形，因为二维数组是MxN的一个矩阵，其中M，N都可以是很大的数字，可能会产生大量的图形，并决定它的接收器。
浏览 1提问于2016-04-30得票数 2
回答已采纳
我正在使用岭回归处理一组数据。当我将学习到的函数应用于数据时，我发现了一个非常有趣的现象。也就是说，当岭参数从零增加时，测试误差不断增加。但是如果我们惩罚小系数(设置参数<0)，测试误差甚至可以更小。
这是我的matlab代码：
for i = 1:100
beta = ridgePolyRegression(ty_train,tX_train,lambda(i));
sqridge_train_cost(i) = computePolyCostMSE(ty_train,tX_train,beta);
sqridge_test_cost(i) = computePolyCo
浏览 1提问于2014-11-03得票数 2
如何将matplotlib图形对象嵌入到WxPython面板中？
我搜索了一下，看到了复杂的例子，包括交互式的图形和其他额外的东西。有人能帮我举一个最小的例子吗？
浏览 1提问于2012-05-24得票数 29
回答已采纳
1回答
我想确认我对glmnet包中的简历程序的理解，以向我的论文评审者解释它。如果有人能补充资料以进一步澄清答案，我将不胜感激。
具体来说，我有一个二进制分类问题，有29个输入变量和106行。我没有分成训练/测试数据(以及进一步减少训练数据)，而是选择拉索，通过交叉验证选择lambda，作为最小化过度拟合的手段。在使用cv.glmnet对模型进行训练之后，我在相同的数据集上测试了它的分类精度(引导x 10000作为错误间隔)。我承认，在这种情况下不可能消除过度拟合，但交叉验证所选择的惩罚术语lasso将减少其影响。
我对评论员(和我一样是一位医生)解释cv.glmnet是如何做到这一点的：
在每一
浏览 0提问于2017-12-21得票数 1
图形加速误差- BlackBerry 9900模拟器
检测到当前图形加速设置存在问题。图形加速需要OpenGL 1.x+兼容的视频卡和最近的视频驱动程序。请通过导航到“视图”菜单，尝试一个较低的图形加速设置。
simuator现在将恢复到软件呈现。
无法创建纹理(err=0x501)
我读过，但是我被困在了的答案停止的同一个问题上。
我怎么处理这个问题？
浏览 5提问于2012-08-14得票数 2
1回答
是否有可能提出一个模型，将假阳性和假阴性两者最小化？
最小化可以达到一个点，例如Bayes误差阈值。
浏览 0提问于2018-07-15得票数 2
1回答
我目前正在实验如何在django模板中显示图形。我有一个小小的成功，通过将情节转换成图像，然后在模板中显示它。但该方案不适用于交互图形，如Plotly和Cufflinks。
如何将Plotly和Cufflinks嵌入到django模板中，从而使图形具有交互性？
浏览 1提问于2019-03-07得票数 1
回答已采纳
我热衷于尝试和实现minhashing，以找到接近重复的内容。写得不错，但问题是，您需要在文档中运行多少散列算法才能获得合理的结果。
上面的博客文章提到了大约200种哈希算法。将100列为默认值。
很明显，随着散列数的增加，哈希函数的准确性也在提高，但是有多少散列函数是合理的呢？
引用博客
在我们的相似性估计中很难得到误差条，它比7%小得多，因为统计采样值尺度上的误差条--将误差条减半，我们需要4倍的样本。
这是否意味着将散列数减少到12 (200 /4/ 4)会导致28% (7 *2* 2)的错误率？
浏览 7提问于2013-10-31得票数 34
回答已采纳
MS Access有一个可通过的文本文件导入向导。(文件-> Get外部数据->导入。)不幸的是，文本列(字段)总是以255个字符大小导入，而不考虑输入文件中的实际数据。
如何将这255个字符的文本列减少到一个合理的大小，而无需手动执行一串"SELECT Max(Len(_column_)) FROM _data_“查询？
我已经有一个解决方案，我会张贴在下面。
浏览 1提问于2009-04-03得票数 0
2回答
我感兴趣的是采用Suurballe的算法来找到从源到目的地的最佳K个路径，而不仅仅是两个最佳路径。我认为人们一直都在这么做，但我已经搜索了几个小时，也找不到一篇能清楚解释这一点的论文。在Suurballe的wikipedia页面上有一篇关于它的论文的引用，但它没有给出前两个扩展的细节(如何修改图形和合并结果等)。顺便说一句，我实际上是在研究顶点不相交问题，而不是维基百科上阐述的边不相交问题。
我的问题很简洁:如何将Suurballe的算法扩展到两条路径之外？
浏览 1提问于2013-08-20得票数 1
训练一个基本的多层感知器神经网络，归结为最小化某种误差函数。通常，平方错误之和被选择为此错误函数，但该函数来自何处？
我一直认为这个函数之所以被选中，是因为它凭直觉是有意义的。然而，最近我了解到，这只是部分正确，背后还有更多。
毕晓普在他的论文之一中写道，平方误差函数之和可由最大似然原理导出。此外，他还写道，因此，平方误差使目标值上的噪声具有高斯分布的假设。
我不知道他这么说是什么意思。在神经网络环境下，平方误差之和与最大似然原理的关系如何？
浏览 0提问于2015-05-22得票数 3
更确切地说，x值的误差方差是y误差方差的一半。
我查看了sklearn，找不到一个考虑到x错误方差的函数。
浏览 2提问于2022-11-24得票数 2
2回答
有时我有一个真正的彩色图像，通过使用抖动算法，我可以将颜色减少到只有256。我想知道抖动算法是如何做到这一点的。
我知道抖动可以减少误差，但是算法如何减少颜色深度，特别是从真彩色减少到256色甚至更少。
浏览 0提问于2012-02-06得票数 4
回答已采纳
2回答
在卷积神经网络中，我正在训练CNN，在训练过程中，特别是在训练开始时，我得到了非常高的训练误差。在那之后，这个误差开始慢慢下降。在大约500个时期之后，训练误差接近于零(例如0.006604)。然后，将最终得到的模型与测试数据进行比较，得到的准确率约为89.50%。这看起来正常吗？我的意思是在我的训练过程一开始就有很高的训练错误率。我想提的另一件事是，我注意到，每次我减少隐藏节点的数量，结果在我的训练结束时会变得更好。
我的CNN结构是：
config.forward_pass_scheme = {'conv_v', 'pool', 'conv_v&#
浏览 5提问于2016-03-16得票数 1
我正在使用Latex输入一堆数字
\begin{figure}[h]
\centering
\subfloat
等。
如何将子浮动图形转到下一页？我的意思是，我输入了一吨的数字，所以它肯定会不止一页，但是如果我为每一个单独的数字，标题的a，b，c，d，等等都会改变，所以理想情况下，我想要一个巨大的数字，在不同的页面上有一堆从a到z的子浮点-你怎么做到的？现在，我根本看不到伸展在页面上的子浮动图形，所以我需要以某种方式获得另一个页面。
浏览 0提问于2010-06-07得票数 5
空间指标
给定一个空间指标，是指指数的效用，即指标的整体性能，只有与整体几何性能一样好。
例如，如果我要获取一百万个几何数据类型，并将它们插入到一个表中，以便使它们的相对点集中在彼此之间，那么这个索引对于相对位置可能更稀疏的相同几何形状是否表现得更好。
问题1
例如，以这两种几何形状为例。
情况1
LINESTRING(0 0,1 1,2 2)
LINESTRING(1 1,2 2,3 3)
在几何上，它们是相同的，但它们的坐标只差一个点。想象一下这被重复了一百万次。
现在以这种情况为例，
情况2
LINESTRING(0 0,1 1,2 2)
LINESTRING(1000000 10000
浏览 1提问于2011-03-30得票数 1
回答已采纳
我最近开办了吴家富的“课程机器学习”课程，我偶然发现了这个成本函数，即：
📷
为什么成本函数中的误差需要平方？如果它的目的是消除错误中的负号，那么我们为什么不简单地使用绝对函数呢？
浏览 0提问于2018-01-04得票数 2
2回答
可分离的线性分类器可以有多个边界来对数据进行分类。这就是为什么支持向量机选择边界具有最大边界(在不可见数据上的泛化误差最小)的原因。
SVM分类总是产生唯一的解决方案吗(我们不是会在所有可能的数据中得到两个最大边界)吗？
答案取决于硬间隔支持向量机和软间隔支持向量机？
浏览 7提问于2012-09-27得票数 10
回答已采纳
我不确定我这样做是不是“正确”的方式，所以我也对其他选择持开放态度。以下是我想要实现的目标：
我想要一个包含图表的视图。该图表应由应用程序本身动态创建。图形应该是可缩放的，并且可能会比屏幕更大(800x600左右)
我打算从一个简单的散点图开始。最后，我想要一个带有拟合线和误差条的散点图，当图形缩放时，这些线和误差条会留在屏幕上。因此，这可能意味着三个图像叠加在一起的缩放功能捆绑在一起。
我已经构建了一个视图，它可以使用可绘制的，可以使用聚焦的收缩缩放和拖动，可以自动缩放图像，可以动态切换图像，并且可以拍摄比屏幕更大的图像。将图像捆绑在一起应该不是问题。
然而，我不知道如何动态地绘制简单的图像
浏览 0提问于2011-03-26得票数 3
回答已采纳
1回答
三角规则与误差的混淆
、、、、
我现在正在读米切尔的“机器学习”一书，他刚开始渐变下降。有一部分让我很困惑。
有一次，他给出了感知器在一组训练示例中的误差公式。
E(\vec{w})\equiv \frac12 \sum_{d \in D}(t_d-o_d)^2
O_d是\vec{W} \cdot \vec{X}的实际输出，其中\vec{X}是输入向量，\vec{W}是权重向量。
t_d是我们想要得到的目标输出。
所有D上的和意味着我们可以输入的每一个\vec{X}之和。
好吧，到目前为止，我能理解。
然而，他接着给出了这个例子：
📷
但那不是真的！这个误差方程不能给我们一个最小值！
根据他以前的规则，如果我们考虑单权向
浏览 0提问于2019-01-22得票数 1
回答已采纳
3回答
我正在尝试蒙特卡洛积分来完成一项任务。这涉及在x和y轴上生成介于-1和1之间的随机数...我想我知道如何生成0到1之间的随机数，但不知道如何将其更改为-1到1之间。任何帮助都将不胜感激。到目前为止，我的代码如下：
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <time.h>
double x,y;
int main(){
srand(time(NULL));
x=rand()/(double)(RAND_MAX);
y=rand()/(double)
浏览 0提问于2014-03-01得票数 1
1回答
我是这个社区的新手。我有二维数据(x和y数据)。Y的每个数据点都可以使用某种方程建模，例如:y=d_ln(1+(exp(X))/(B_c))。我知道a和c的值。现在，为了将曲线拟合到数据，我将b和d的初始值设为1，我可以生成下面的曲线。
我知道，如果我把b按一定的比率增加，比方说，b= b+ .05，然后通过看图来减少d，那么我最终会用一些错误来匹配数据点。但这将是一种迭代方法，每次增加b值，并检查拟合误差。是否有任何优化或拟合技术来最小化ydata和y=d_ln(1+(exp(X)/(B_c))之间的误差，并给出能够以最小可能的误差生成曲线的参数值。你知道与这个问题有关的技术吗？谢
浏览 1提问于2017-10-02得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
