想问一下怎么把图像中的线条提取并标记，然后用最小二乘法拟合呢？
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- 2017-10-25 08:44回答 2 已采纳 MatrixEquation me = new MatrixEquation(x点的数组， y点的数组, n); me.XXX调用，具体看你上面注释
- 2023-02-15 01:52回答 10 已采纳 从报错原因上看是维度不一致，可以进行以下修改： xdata=[1 2 3 4 5]; ydata=[20 40 60 80 100]; fun=@(a, x)x.^(a (1) .*x+a (2)).
- 2021-10-26 02:07回答 2 已采纳 你好，xy构成的多项式也可以写，但是比较繁琐，而且求解很难满足最后一个条件，全局大于0，下面是我的一维拓展方案：主函数： %% 为了得到分布，假设了一个协方差矩阵 mu=[20,180];%数学期望
- 2024-03-06 00:30林聪木的博客 卷积运算的目的是提取输入 的不同特征，不同深度的卷积层提取的特征有局部和全局之分，由于卷积核不大 于输入图像的尺寸，因此边缘、线条和角等局部信息由浅层神经网络提取，而更为全局的信息由多层的网络迭代提取。...
- 2022-07-18 20:33回答 2 已采纳 需要转化，拟合函数需要是线性的时候才可以使用最小二乘法
- 2022-11-21 16:44回答 1 已采纳 这篇文章：最小二乘法求拟合曲线函数的C语言实际应用 也许有你想要的答案，你可以看看
- 2022-08-24 17:51回答 3 已采纳 差距非常大的话，说明拟合效果不好，数据量很小，如果是时间序列或者有客观规律数据，可以用样条插值尽量平滑处理，再提高次数。而如果数据量很大，很大程度上是数据没有经过数据预处理，存在异常值。可以参考我之前
- 2018-06-05 11:40图灵的猫.的博客 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不好讲清楚，尽管网上已经有朋友写...
- 2021-10-27 12:54回答 1 已采纳 你好同学，curve fittingToolbox工具箱里的polynomial是多项式拟合，用的是最小二乘法做拟合，你可以选择不同的多项式阶次Degree 当然也可以拟合曲面（多项式拟合）：
- 2022-08-15 12:19回答 3 已采纳 事实上拟合是在无法确定目标方程，或者说无法对该问题做出规划才进行尝试，它借助的是“经验公式”，原理依据的是泰勒公式： 泰勒公式是一种计算近似值的方法，它是一个用函数某点的信息描述在该点附近取值的公式
- 2021-09-18 16:45回答 1 已采纳 同学，类似这样就行 clc;clear x = linspace(pi,3/2*pi,21); y = 1./(1+4*x.^2) + 1i*(2*x./(1+4*x.^2)+6./x);%这是我自己
- 2020-02-19 22:43高颜值的杀生丸的博客 print(cut("python邓紫棋画人工智能+python啊",use_seg=True,use_stopwords=False)) keywords.txt python kc 人工智能 kc 人工智能+python kc 人工智能和python kc c语言 kc c++ kc c/c++ 100 kc java ...
- 2022-08-20 18:05回答 1 已采纳 你可以参考下这篇文章：线性最小二乘法与非线性最小二乘法
- 2017-12-15 10:18class_brick的博客 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的，原因很简单，一者这个东西本身就并不好懂，要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力，二者这个东西也不好讲清楚，尽管网上已经有朋友写得...
- 2022-05-05 17:05量子物理学的博客 一、AI应用领域 AI目前主要的应用领域有3个方向，包括：计算机视觉、语音交互、自然语言处理。...计算机视觉在现实场景中应用价值主要体现在可以利用计算机对图像和视频的识别能力，替代部分人力工作，节省人力成本并
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