小张不慌✨
自渡i呀
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立体匹配的深度出现负值 立体匹配的深度没什么会出现负值吗?是我标定出错误了吗?我用的是opencv 的sgm算法
双目标定,标定板选择? 在做双目标定的时候,标定板的尺寸应该选多大的?根据什么选择?
如何输出网格点坐标 照片中,激光网格坐标如何输出呢?opencv-python 有什么好用的函数吗?
pyqt5报错setcentralwidget 不太熟悉QDialog,网上看的用这个chil1实现了一个按钮,弹出另一个窗口,然后我又模仿写了一个,用菜单栏的一个实现弹出另一个窗口,结果就报错了
pyqt5报错setcentralwidget 不太熟悉QDialog,网上看的用这个chil1实现了一个按钮,弹出另一个窗口,然后我又模仿写了一个,用菜单栏的一个实现弹出另一个窗口,结果就报错了
求一份bp神经网络拟合曲线的Python代码 求一份代码,想研究研究,邮箱1347884945@qq .com 谢谢大佬
关于学习率,归一化的思考 跌跌撞撞在群里和大佬学习了很久,还有自己的学习,老师的指导,对于学习率有了的思考 之前一直在问学习率的选择,还有归一化的问题,在单变量时候是否要归一化,是否对自变量归一化,在对程序的练习中,在单变量线性回归的时候,样本数据大,无法预估学习率的时候,在对自变量和因变量都归一化后,学习率的选择就会在1附近,这样我们就能快速锁定学习率的范围。 多变量的归一化相比于单变量的归一化更重要一些,多变量回归的时候,如果不进行归一化,很多时候并不能准确回归 以上纯属自己理解,请各位大佬指导
一元二次方程的拟合,怎么分段拟合? 记得在某个文章中看到在进行非线性拟合时候,比如一元二次函数,可以分三段直线拟合,这个是怎么做到的?有类似的文章推荐一下吗?
影响线性回归学习率的因素? 试了相同系数的数据,样本数量不一样学习率就不一样了,还有其他因素吗?比如我觉得平均值不同也会有影响吧?不确定?有大佬讲讲吗
学习率的选择 我们根据什么选学习率呢?看很多帖子一般都说建议0.01,但是这个是根据什么选择的呢?
数据归一化后得到的系数,是否需要还原? 按道理自变量变小了,感觉系数应该是变大了,系数需要还原吗?按照什么规则还原?
归一化需要给因变量归一化吗? 因变量需要归一化吗?为什么? 我在用sklearn回归的时候为什么回归后的数这么大,是因为没对因变量回归吗?还是代码有问题?
有大佬讲讲反归一化吗? 什么时候用到反归一化?
Sklearn 回归不出来? 正确的系数0.4 0.5 2,为什么回归不出来正确的?我是缺了什么步骤吗?这个用得着归一化吗?应该不用吧?
逆归一化? 很少在帖子中看到逆归一化,逆归一化在线性回归做了归一化之后必要吗?
线性回归为什么要求导? 最近返回去思考一下的时候,发现自己底子确实不好啊🤔,在线性回归过程中,为什么要求导呢?学习率×求导后,表示的是步长是吗?
线性回归学习率如何选择? 看很多帖子都说取0.01,可是如果数据集很小呢,甚至比0.01小?我们应该如何选择合适的学习率?
单变量线性回归需要归一化吗? 单变量线性回归需要归一化吗?归一化时候是否要对x y归一化呢?为什么? 多变量线性回归归一化的时候,是否需要把y也归一化?
求一份线性回归的代码 想求一份线性回归的代码,单变量线性回归,多变量线性回归,最好涉及归一化,批梯度下降,想研读一下,谢谢
为什么损失函数很小,但误差很大? 在多变量线性回归时候,得出来的结果和实际相差很大,但是损失函数已经是e-6以下了
三元线性回归,归一化后系数差别很大 自己用excel 设置的数据,代码如下,回归出来的参数差别很大,数据参数本来是0.几,怎么这次会这么大?
Jupyter notebook 小数显示问题 自己用excel 做的csv 文件,格式显示错误,怎么正确显示小数呀
Jupyter notebook 小数显示问题 自己用excel 做的csv 文件,格式显示错误,怎么正确显示小数呀
Matplotlib数组出错 数组感觉没问题啊?求大佬指点
Matplotlib绘图超出范围 大佬,遇到这个问题怎么改?数组哪里出问题了?可以解答一下吗?
双目识别可以对纯白墙体测试吗?
神经网络增加输入维度,为什么没有增加神经网络层数简便? 假设神经网络输入x,我们可以增加x维度,比如x2,x3……x的n次幂,来更好的拟合函数图像,我们如何通过增加神经网络层数而不改变x的维度来拟合图像,为什么神经网络层数增加比增加输入维度更简便?
神经网络增加输入维度,为什么没有增加神经网络层数简便? 假设神经网络输入x,我们可以增加x维度,比如x2,x3……x的n次幂,来更好的拟合函数图像,我们如何通过增加神经网络层数而不改变x的维度来拟合图像,为什么神经网络层数增加比增加输入维度更简便?
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