多元回归-最小二乘法-残差分析笔记 一.多元线性回归模型的假设 我们需要进行以下六个假设,这些假设是经典的多元线性回归模型有效的前提: 1、因变量Y和自变量X1,X2,...,Xk之间的关系是线性的。
针对复杂场景中传统单一手工特征表达能力不足,以及模型更新过程中由于误差累积导致模型退化问题,提出了基于相关滤波融合卷积残差学习的目标跟踪算法。将融合了多特征的相关滤波算法定义为神经网络中的一层,将特征
针对区间灰数的预测问题,通过构建区间灰数核的预测模型并结合残差修正思想对区间灰数的信息域进行扩展,运用改进的区间灰数函数处理方法强化对区间灰数上下界序列的趋势拟合,优化对未来发展状态的预测精度,建模过
提出一种基于残差评价策略的故障检测方法,在仅有系统残差数据的基础上,不依赖于系统解析模型进行故障检测,为基于数据驱动方法进行复杂系统的故障检测提供了新的理论依据.为了提高系统故障检测的准确性,在分析故
为了提高灰色系统的预测精度,人们从理论与实践中不断探索新的建模方法,从模型自身特性出发改进灰色模型。通过对传统的GM(1,1)模型进行差分运算,推导出非等间距GM(1,1)模型,扩展了模型的应用范围;
大量提出了稀疏信号重建算法,但是几乎所有贪婪算法都在每次迭代中向支持集添加固定数量的索引。尽管选择固定数目的索引的机制提高了重建效率,但是也带来了索引选择精度低的问题。在充分研究压缩感知理论的基础上,
基于残差分析的离群点检测算法,适用具有线性回归关系的二维数据,可以对数据中的离群点进行有效剔除检测。
通过加权残差稀疏度重建视频压缩感知
批量归一化(BatchNormalization) 对输入的标准化(浅层模型) 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化(深
针对医学图像超分辨率重建过程中高频信息缺失导致的模糊问题,提出了一种基于残差通道注意力网络的医学图像超分辨率方法。提出的方法在残差网络的基本单元上去除了批规范化层以稳定训练;去掉缩放层、添加通道注意力
