选自GitHub 机器之心整理 参与：蒋思源 机器学习神书之一的 PRML（模式识别与机器学习）是所有机器学习读者或希望系统理解机器学习的读者所必须了解的书籍。这本书系统而全面地论述了模式识别与机器学习领域的基本知识和最新发展，而该 GitHub 项目希望实现这本书的所有算法与概念，是非常优秀的资源与项目。 GitHub地址：https://github.com//ctgk/PRML PRML 这本机器学习和模式识别领域中经典的教科书不仅反映了这些年该领域的最新发展，同时还全面而系统地介绍了模式识别和机器学
GraphPad Prism 9 for Mac是一款优秀的医学绘图软件，为科学研究而设计的首选分析和绘图解决方案。加入世界顶尖科学家的行列，探索如何使用Prism节省时间，做出更合适的分析选择，以及优雅地绘制和展示您的科学研究成果。
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据（查看文末了解数据获取方式）是否每年收入超过25万
我们生活在一个几乎所有东西都能产生数据的世界。数据，借助于创建显示变量之间关系的图形的工具，可以对其进行分析和可视化。
在本文中,我们提出了最小二乘网络,一种神经非线性最小二乘优化算法,即使在逆境中也能有效地优化这些代价函数.与传统方法不同,所提出的求解器不需要hand-crafted的正则化或先验,因为这些都是从数据中隐式学习的.我们把我们的方法应用于运动立体问题。从单目序列的图像对联合估计运动和场景几何形状.我们表明,我们学习的优化器能够有效地解决这个具有挑战性的优化问题.
Prism 9 是GraphPad公司推出的一款专业科研医学生物数据处理绘图软件，它能够准确的对各种数据进行分析，然后归类最后汇总成各种图表样式，让大家可以轻松完成自己的工作任务。而且其入门简单，功能强大，集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体，完美支持Windows 64位系统，为用户提供了结合科学作图、综合曲线拟合等强大功能，可用于理解统计和数据组织，被各种生物学家以及社会和物理科学家广泛使用。
Johnson-Cook本构和失效模型是由Johnson和Cook在上个世纪80年代提出，被广泛应用于冲击与载荷领域。Johnson-Cook模型最大的特点是形式简单，且同时考虑了应变硬化，应变率强化，以及温度软化效应的影响。
PRISM是一款广泛应用于生物信息学数据处理和分析的专业软件。虽然该软件操作简单，但其功能却十分强大。本文将介绍PRISM软件的基本功能和使用技巧，并以实际案例为例，详细说明该软件的使用方法和注意事项。
Fityk是一个非线性拟合和数据分析工具，通常用于实验数据的分析，可以支持常见的峰形功能。它界面直观，支持进行用户定义，可以进行优化和自动处理 。可运行于Linux，Windows，和MacOS X，最新版本0.9.2。主页：http://www.unipress.waw.pl/fityk/ 在随机数据的曲线拟合上取得的重要成果，可以和Excel处理的数学公式类型一样的多。Fityk主要是图形用户界面，同时也提供命令行版本（cfityk），因此它可用于自动化曲线拟合和预测。cfityk使用的指令文件只不过是
例如，我们的客户可能观察到一种植物对某种毒性物质的反应是S形的。因此，我们需要一个S形函数来拟合我们的数据，但是，我们如何选择正确的方程呢？
本文是上一篇文章[Dynamic Movement Primitives与UR5机械臂仿真]的续文，目的在于介绍经典DMP的问题及其解决办法。同样地，所有的源代码均开源，详见Github：
Dynamic Movement Primitives （DMP），中文译名为动态运动基元、动态运动原语等，最初是由南加州大学的Stefan Schaal教授团队在2002年提出来的，是一种用于轨迹模仿学习的方法，以其高度的非线性特性和高实时性，被应用到机器人的各个领域。时间已经过去了20年，DMP在机器人的规划控制领域也得到了长足的发展和应用，其优点得到了大家的肯定，其缺点也在逐渐被大家发现和解决。
如果你还在为时间序列预测而苦恼，那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧。
结构体从变形到最终失效会经历几个阶段，分别是：弹性->初始颈缩->颈缩过程中的冷拔->继续硬化和失效。对于颈缩点之后的变形，常用的数学模型有Johnson-Cook和Swift-Voce模型。Swift-Voce是通过线性插值的方式将Swift与Voce两种不同类型的模型组合起来，从而有着更多的适用范围与更好的测试数据拟合精度。
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。
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过25万
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据（查看文末了解数据获取方式）是否每年收入超过25万（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
原文：https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_numerical-analysis_software
以前在工作中遇到了一个数据错误的问题，顺便写下 用 Math.Net 解决的思路。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
Origin软件是一款非常实用的科研数据处理和绘图工具，被广泛应用于学术界、科研机构和企业实验室等领域。然而，在使用Origin软件进行数据处理和绘图时，有许多技巧和功能很容易被忽视或不熟悉。今天，我将通过一些实际案例，结合举例讲解的方式，为大家介绍关于Origin软件的一些功能使用技巧。
数据可视化和分析已成为各行各业必要的工作，Origin 科学绘图软件则成为了一个重要的工具。本文将从 Origin 科学绘图软件的独特竞争力、使用方法和实际应用等方面进行探讨。
摘要：本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景，以及对整个课题做了一个完整的认识。接下来对拟合模型，多项式数学原理进行了详细的讲解，通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识。介绍多项式曲线拟合的基本理论，对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述，同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立。具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤，在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究，采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合，介绍了MATLAB的
内容包括：基本幂法，逆幂法和移位幂法，QR分解，Householder变换，实用QR分解技术，奇异值分解SVD
CAD常用基本操作 1 常用工具栏的打开和关闭：工具栏上方点击右键进行选择 2 动态坐标的打开与关闭：在左下角坐标显示栏进行点击 3 对象捕捉内容的选择：A在对象捕捉按钮上右键点击（对象捕捉开关：F3） B 在极轴选择上可以更改极轴角度和极轴模式（绝对还是相对上一段线） 4 工具栏位置的变化：A锁定：右下角小锁；工具栏右键 B 锁定情况下的移动：Ctrl +鼠标移动 5 清楚屏幕（工具栏消失）：Ctrl + 0 6 隐藏命令行：Ctrl + 9 7 模型空间和布局空间的定义：模型空间：无限大三维空间 布局空间：图纸空间，尺寸可定义的二位空间 8 鼠标左键的选择操作：A 从左上向右下：窗围 B 从右下向左上：窗交 9 鼠标中键的使用：A双击，范围缩放，在绘图区域最大化显示图形 B 按住中键不放可以移动图形 10 鼠标右键的使用：A常用命令的调用 B 绘图中Ctrl + 右键调出捕捉快捷菜单和其它快速命令 11 命令的查看：A 常规查看：鼠标移于工具栏相应按钮上查看状态栏显示 B 命令别名（缩写）的查看：工具→自定义→编辑程序参数（acad.pgp） 12 绘图中确定命令的调用：A 鼠标右键 B ESC键（强制退出命令） C Enter键 D 空格键（输入名称时，空格不为确定） 13 重复调用上一个命令： A Enter键 B 空格键 C 方向键选择 14 图形输出命令：A wmfout（矢量图） B jpgout/bmpout（位图）应先选择输出范围 15 夹点的使用：A蓝色：冷夹点 B 绿色：预备编辑夹点 C红色：可编辑夹点 D 可通过右键选择夹点的编辑类型 E 选中一个夹点之后可以通过空格键依次改变夹点编辑的命令如延伸，移动或比例缩放（应注意夹点中的比例缩放是多重缩放，同一图形可在选中夹点连续进行多次不同比例缩放） 16 三维绘图中的旋转：按住Shift并按住鼠标中键拖动 17 . dxf文件：表示在储存之后可以在其它三维软件中打开的文件 18 . dwt文件：图形样板文件，用于自定义样板 19 . dws文件：图形标准文件，用于保存一定的绘图标准 20 对文件进行绘图标准检查并进行修复：打开CAD标准工具栏（工具栏右键）→配置（用于添加自定义的绘图标准；检查（用于根据添加的标准修复新图纸的标准））有缘学习更多+谓ygd3076考证资料或关注桃报：奉献教育（店铺） 21 绘图中的平行四边形法则（利用绘制四边形绘制某些图形） A两条直线卡一条直线，绘制一个边直线后，通过平移获取另一边直线 B 在圆中绘制相应长度的弦，现在圆心处绘制相同长度的直线，再通过平移获得 22 自定义工具栏命令 CUI或输入Toolbar 其中命令特性宏中的^C^表示取消正在执行的操作 22 循环选择操作方法：Shift+空格 用于图形具有共同边界的情况下的选择 23 系统变量 Taskbar的作用：0表示在工具栏上只显示一个CAD窗口，1表示平铺显示所有CAD窗口
GraphPad Prism是一个功能强大的软件解决方案，能够管理和组织在不同实验中收集的科学数据。该软件非常易于学习和使用，使它成为医学科研绘图的理想选择。GraphPad Prism最新版本为GraphPad Prism 9.3.0，具有很多新的功能和改进。下面是GraphPad Prism 9.3.0的几个特点：
爬取思路：确定目标（目标网站：大同历史天气预报 2020年5月份） 请求网页（第三方库 requests） 解析网页（数据提取） 保存数据（这里以 .csv 格式存储到本地）
Fitting Parameters： [ 1.26607557e+04 -4.98135295e+04 7.91163644e+04 -6.47495637e+04 2.88643748e+04 -6.80602407e+03 7.57452772e+02 -2.89393911e+01 1.19739704e+01]
当我们分析有一些弯曲的波动数据时，拟合这种类型的回归是很关键的。 在这篇文章中，我们将学习如何在R中拟合和绘制多项式回归数据。我们在这个回归模型中使用了lm()函数。虽然它是一个线性回归模型函数，但通过改变目标公式类型，lm()对多项式模型也适用。本教程包括
虽然这些参数在统计学上是有意义的，但这并没有任何意义。与高中相比，大学学历怎么可能使你的工资减少5105？
如果只有一组实验数据，则按照普通的方法在Worksheet中分别输入X，Y的值，然后用“线+符号”的方式绘图即可。
看到一堆点后试图绘制某种趋势的曲线的人。每个人都有这种想法。当只有几个点并且我绘制的曲线只是一条直线时，这很容易。但是每次我加更多的点，或者当我要找的曲线与直线不同时，它就会变得越来越难。在这种情况下，曲线拟合过程可以解决我所有的问题。输入一堆点并找到“完全”匹配趋势的曲线是令人兴奋的。但这如何工作？为什么拟合直线与拟合奇怪形状的曲线并不相同。每个人都熟悉线性最小二乘法，但是，当我们尝试匹配的表达式不是线性时，会发生什么？这使我开始了一段数学文章之旅，stack overflow发布了[1]一些深奥的数学表达式(至少对我来说是这样的!)，以及一个关于发现算法的有趣故事。这是我试图用最简单而有效的方式来解释这一切。
来源：sandipanweb 编译：Bot 编者按：之前，论智曾在TOP 10：初学者需要掌握的10大机器学习（ML）算法介绍了一些基础算法及其思路，为了与该帖联动，我们特从机器学习热门课程HSE的Introduction to Deep Learning和吴恩达的Neural Networks and Deep Learning中挑选了一些题目，演示Python、TensorFlow和Keras在深度学习中的实战应用。 “课后作业”第二题如何用一个只有一层隐藏层的神经网络分类Planar data，来自吴
选自severelytheoretical 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 作者通过深度线性网络的例子对照证明了导致最终网络性能变差的原因并不是梯度消失，而是权重矩阵的退化，导致模型的有效自由度减少，并指出该结论可以推广到非线性网络中。 在这篇文章中，我将指出一个常见的关于训练深度神经网络的困难的误解。人们通常认为这种困难主要是（如果不全是）由于梯度消失问题（和/或梯度爆炸问题）。「梯度消失」指的是随着网络深度增加，参数的梯度范数指数式减小的现象。梯度很小，意味着参数的变化很缓慢，从而使得学习过程停滞
工程仿真CAE软件经过近几十年的高速发展，已经成为了体系庞大、复杂度极高的产品。用户对仿真CAE软件的期望也随之水涨船高，现代仿真软件既需要计算功能丰富、结果准确，还要求图形化交互界面GUI友好，容易学习和上手。这给中小型开发团队带来了很大的挑战。很多优秀的仿真CAE项目，由于缺乏后续的开发资源，导致项目最终失败或无人问津。也有一些历史悠久的优秀求解器，由于缺乏友好的GUI和保证长久发展的自动化运维系统，而无法扩大用户基数与社区影响力。优秀的求解器无人问津，这无疑给社会资源带来了一定的浪费。
对数据进行平滑处理的方法有很多种，具体的选择取决于数据的性质和处理的目的。今天给大家分享9大常见数据平滑方法：
有读者询问如何对散点图拟合非线性的曲线。实际上我们通常看到的无论是直线拟合还是各种曲线拟合都属于广义线性模型。
GraphPad Prism 结合了科学绘图、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据和数据组织。GraphPad Prism 最初是为医学院和制药公司的实验生物学家设计的，尤其是药理学和生理学领域的实验生物学家。棱镜现在被各种生物学家以及社会和物理科学家更广泛地使用。
因为近期换了博客主题，对Latex的支持较弱，而且以后可能会很少写和数学有关的内容，所以下线了之前数学专题下的所有文章，但竟然有网友评论希望重新上线，我还以为那些东西没人看呢(⊙o⊙)，最近抽空整理成pdf，需要的下载吧
graphpad prism 9 for Mac是一款非常好用且功能强大的科研医学生物数据处理绘图软件，也是目前市场上唯一易于使用的非线性回归分析软件，Prism 9专为科学研究而设计的首选分析和绘图解决方案。新版推出功能更强大的Prism，具有增强的数据可视化和图形自定义功能，更直观的导航功能以及更复杂的统计分析功能。
之前我们学习了一般线性回归，以及加入正则化的岭回归与Lasso，其中岭回归可以处理数据中的多重共线性，从而保证线性回归模型不受多重共线性数据影响。Lasso主要用于高维数据的特征选择，即降维处理。
摘要： 本文给出了数据科学应用中的十项统计学习知识点，相信会对数据科学家有一定的帮助。 无论你是不是一名数据科学家，都不能忽视数据的重要性。数据科学家的职责就是分析、组织并利用这些数据。随着机器学习技术的广泛应用，深度学习吸引着大量的研究人员和工程师，数据科学家也将继续站在技术革命的浪潮之巅。 虽然编程能力对于数据科学家而言非常重要，但是数据科学家不完全是软件工程师，他应该是编程、统计和批判性思维三者的结合体。而许多软件工程师通过机器学习框架转型为数据科学家时，没有深刻地思考并理解这些框架背后的统计理论，
读到这篇小文的朋友：新年好！今天我们将在本文中简单探索一个结合Wolfram语言的神经网络与B样条功能的有趣问题。
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
Prism 9是一款强大的统计分析绘图工具，帮助您有效的分析、统计并绘制出直观的图形，帮您节省大量的时间，让您更加专注于您的科研！
很多情况下需要处理的问题都是非线性的，虽然Logstic回归和线性回归可以通过添加高次多项式的方式来拟合非线性的样本。但是，当属性值过多时 （比如在房价预测问题中，有诸如房间面积、卧室面积、房屋年龄等大量属性），需要添加的高次项会很多，这样会带来两个问题：1.计算耗时长。2. 容易操作过拟合。
Glassdoor利用庞大的就业数据和员工反馈信息，统计了美国25个最佳职位排行榜，其中，数据科学家排名第一。这个工作的重要性可见一斑。毫无疑问，数据科学家所做的事情是不断变化和发展的。随着机器学习的普遍应用，数据科学家们将继续在创新和技术进步浪潮中独领风骚。
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