Advertisement

低ess算法的纯C++实现_用于数据平滑的局部加权多项式回归

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一种用纯C++编写的局部加权多项式回归方法（LowESS）的高效实现，旨在对各类数据集进行有效平滑处理。 该算法在二维空间内执行局部加权多项式回归以平滑数据，在处理含有噪声的数据时尤为有用。通过使用x周围最近点的加权回归来预测位置x处的y值，从而实现这一目标。为了提高计算效率，仅对部分选定的点集进行回归运算。 构建和运行测试的具体步骤如下：下载文件后，请依次执行以下命令： ``` cmake . make ./testLowess ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 低ess算法的纯C++实现_用于数据平滑的局部加权多项式回归
    优质
    本项目提供了一种用纯C++编写的局部加权多项式回归方法（LowESS）的高效实现，旨在对各类数据集进行有效平滑处理。 该算法在二维空间内执行局部加权多项式回归以平滑数据，在处理含有噪声的数据时尤为有用。通过使用x周围最近点的加权回归来预测位置x处的y值，从而实现这一目标。为了提高计算效率，仅对部分选定的点集进行回归运算。 构建和运行测试的具体步骤如下：下载文件后，请依次执行以下命令： ``` cmake . make ./testLowess ```
     
  • 低ess局部加权回归算法的Python和R语言实现（含可以直接运行的数据）.zip
    优质
    本资源提供低ess局部加权回归算法在Python和R中的实现代码及配套数据集。包含详细的文档说明，方便用户直接运行测试。 本段落将引导读者通过手写练习来深入了解lowess局部加权回归算法的核心理念、权重函数的选择与编写以及残差计算的迭代过程。 适合的人群是那些具备一定编程基础，并且熟悉R语言或Python的人士。 该算法主要用于拟合数据的趋势线，从而解决预测和数据平滑问题。在处理预测任务时，它可以帮助我们利用趋势来做出未来数据的预测，尤其适用于具有周期性和波动性的数据集；而在进行数据平滑操作的时候，则可以避免直接用均值加减三倍标准差的方法剔除异常点（这种方法对于有季节性或长期趋势的数据并不适用），而是通过将趋势线作为基线，并移除那些远离该基准的真正离群点。
     
  • LOESS回归平滑：使用MATLAB对噪声数据进行局部加权回归拟合-LOESS方法
    优质
    本文章介绍了如何利用MATLAB实现LOESS（局部加权散点平滑）回归方法，用于处理含有噪音的数据，并通过局部加权的方式进行非参数回归拟合。 函数 fLOESS 对一维数据执行 LOESS 平滑处理（使用二阶多项式的局部加权非参数回归拟合），无需 Matlab 曲线拟合工具箱。这可以被视为 LOWESS 的一种改进方法，它利用线性拟合进行局部加权回归。
     
  • 基于MATLAB的局部加权线性回归实现
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB编程语言来实现局部加权线性回归算法，并提供了详细的代码示例和操作步骤。 局部加权线性回归的MATLAB实现流程如下：标准化样本矩阵与输出向量、计算权重对角矩阵、执行梯度下降算法以及反标准化结果并显示图表。
     
  • C++实现的Loess过滤：用于多维分散数据的局部加权稳健回归-MATLAB开发
    优质
    本项目采用C++编程语言实现了Loess（局部回归）算法，旨在为多维度分散性数据提供一种有效的局部加权回归方法。该工具能够进行稳健的数据拟合，在MATLAB环境中运行，适用于数据分析和科学计算领域。 Matlab mex函数可以用来执行局部加权稳健回归（loess滤波器）。
     
  • Python实战中的局部加权线性回归
    优质
    本文介绍了在Python编程实践中如何应用局部加权线性回归算法，通过实例演示其操作步骤和应用场景。 利用Python进行局部加权线性回归实战，其中包括原始数据及拟合结论图。
     
  • LWPR：局部加权投影回归（开源）
    优质
    LWPR是一种非线性自适应学习算法，通过局部加权技术实现高维数据的有效映射。它适用于实时系统中的增量学习问题，并已开放源代码供研究者使用和改进。 局部加权投影回归（LWPR）是一种完全增量的在线算法，在高维空间中用于非线性函数逼近，并能处理冗余及不相关的输入维度。其核心在于使用局部线性模型，该模型由输入空间中的选定方向上的少量单变量回归构成。通过偏最小二乘法（PLS）的局部加权变体来进行降维。 参考文献： [1] Sethu Vijayakumar, Aaron DSouza 和 Stefan Schaal，《高维增量在线学习》，《神经计算》第 17 卷，第 2602-2634 页（2005）。 [2] Stefan Klanke, Sethu Vijayakumar 和 Stefan Schaal，《局部加权投影回归的图书馆》，《机器学习研究》（JMLR），第 9 卷，第 623--626 页（2008）。
     
  • C++源码实现的局部自适应回归核LARK算法
    优质
    简介：LARK算法是一种基于C++源码实现的先进机器学习技术，通过局部自适应回归核方法提升预测准确性与模型效率，在多种数据集上展现出卓越性能。 局部自适应回归核（LARK）算法的C++实现包括了核计算、PCA以及频域相关操作。相较于原始算法，该实现通过利用频域相关的技术替代传统的时域相关方法，显著提升了计算效率。在Linux环境下运行320*320分辨率的数据时，处理时间约为120毫秒左右。
     
  • Python中实现多项式回归的方法
    优质
    本文介绍了在Python中实现多项式回归的基本方法和步骤，包括使用numpy和sklearn库进行数据处理和模型训练。 本段落主要介绍了Python多项式回归的实现方法，我觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随我继续了解吧。
     
  • Matlab中的多项式回归实现
    优质
    本篇文章详细介绍了如何在MATLAB中进行多项式回归分析，包括数据准备、模型拟合及结果评估等步骤。 在进行某些技术性博客文章的撰写过程中，参考高质量的技术文档或教程是非常有帮助的。例如，在涉及到特定编程语言或工具的应用场景下，可以查找相关领域的专家分享的经验和技术细节来辅助理解与学习。 （虽然原文中提到了一个具体的链接作为例子，但在此重写版本中为了符合要求并未保留该链接信息。）