过拟合

模型拟合情况分为两种： 过拟合：模型在训练集上的表现过于理想，泛化能力较差。 拟合不足：模型在训练集上表现不佳，无法捕捉数据的规律。 理想模型应同时具有较低的训练误差和泛化误差。

过拟合：模型在训练集上的表现良好，但在新数据上表现不佳，泛化能力差。 欠拟合：模型未能从训练集中学习足够的信息，在新数据上表现不理想。 决策树的评估：使用交叉验证或划分数据集的方法来评估决策树的性能。

我个人参与的选定项目包括个人网站、Razer设备命令行界面、Goodreads年度字数统计、上课时间重叠检查器的Web版本修复、LaTeX BibTex引文清除工具、Reddit文本数据挖掘、SPMF数据挖掘库的Python包装器、综合IRC和Discord机器人、简单命令行颜色选择器、使用Python在Reddit上检索copypasta的工具、Linux配置文件和便利脚本、半条命2日子计数器、与上一本《冰与火之歌》相同学校项目Birb的3D单人飞鸟游戏、破坏chevalieR的3D非对称VR多人游戏、XP Android应用程序、使用极限编程实践开发的Android应用程序、内容审核生成器、网站地图生成器、不同语言的设计模式示例。

提供过球信号识别方案、设计和测试相关内容。

本代码实现了多层过零率（MLZCR），为Matlab和Python提供通用版本，支持任意长度的信号帧处理。MLZCR可以在信号的最小值和最大值之间进行零交叉计算，以实现能量分解。输入参数包括信号帧长度、过零层数，以及可选的信号静态最小值和最大值。每层计算得到的过零数量和过零率可以方便地输出。详细内容参考文献[1]：PA Schirmer和I. Mporas，“使用多层零交叉率的低采样频率测量中的能量分解”，2020年ICASSP国际会议。

在 MATLAB 中，可以使用函数 x=fzero(h_fun,x0) 或 x=fzero('fun',[x1,x2]) 来计算函数在指定点附近或区间内的过零点或满足某个常数的自变量值。

介绍一种基于过零检测的信号频率提取算法，通过识别信号 y 在时域上的过零点，计算信号频率。该算法适用于分析周期性时间信号。

实现过球低频算法的关键函数解析 一、子函数说明 在过球低频算法的代码实现中，主要包括三个核心子函数：isAscending、isDescending 和 analyzeWave。 1. isAscending 该函数用于判断两个浮点数变量 prev 和 curr 是否呈现上升趋势。代码如下： bool isAscending(float prev, float curr) { return curr > prev; } 通过比较当前值 curr 是否大于前一个值 prev 来判断是否为上升沿。 2. isDescending 与 isAscending 类似，isDescending 函数用于判断两个浮点数变量 prev 和 curr 是否呈现下降趋势。代码如下： bool isDescending(float prev, float curr) { return curr < prev> 同样地，该函数通过比较当前值 curr 是否小于前一个值 prev 来判断是否为下降沿。 3. analyzeWave analyzeWave 是整个算法的核心，用于分析传入的一组波形数据，判断该组数据的整体趋势。代码如下： int analyzeWave(double* wave, int size) { int consecutiveAscendingCount = 0; int consecutiveDescendingCount = 0; int isAscending = 0; if (size < 10 xss=removed xss=removed> wave[i + 1]) { consecutiveDescendingCount++; consecutiveAscendingCount = 0; // 如果出现下降，则重置上升计数 } } // 判断趋势逻辑... } 该函数通过逐点比对波形数组中的数据，判断上升或下降次数的连续性来确定趋势。

Flash动画制作：文字过光效果实现 本节课将带你学习如何利用Flash制作出炫酷的“文字过光”动画效果。 制作步骤： 背景制作: 首先，我们需要创建一个背景。这可以是一个纯色背景，也可以是一张图片，具体取决于你的设计需求。 编辑场景: 在背景的基础上，我们需要添加文字元素，并将文字放置在合适的位置。 制作遮罩层动画: 这是实现“过光”效果的关键步骤。我们需要创建一个遮罩层，并在时间轴上设置遮罩层的动画效果，使其从左至右或者其他方向移动，遮盖或露出文字，从而形成文字被“光”扫过的视觉效果。 学习成果 通过本节课的学习，你将能够： 掌握 Flash 中背景制作和场景编辑的基本操作。 理解遮罩层动画的原理，并能运用遮罩层制作出“过光”效果。 独立完成类似“文字过光”的简单动画效果。

拟合与统计回归：区别与联系 拟合与统计回归，两者都涉及寻找一个函数来描述数据，但侧重点有所不同。拟合更关注函数对数据的逼近程度，力求找到一个函数，使函数曲线尽可能地接近数据点。统计回归则更关注数据背后变量间的关系，力求找到一个函数，解释自变量如何影响因变量。 统计回归 统计回归分析主要分为线性回归和非线性回归。 线性回归 线性回归假设自变量与因变量之间存在线性关系。在MATLAB中，可以使用regress命令进行线性回归分析。regress命令可以提供回归系数、置信区间等统计信息，帮助我们理解变量之间的关系。 非线性回归 当自变量与因变量之间关系复杂，无法用线性函数描述时，需要使用非线性回归。MATLAB提供了多种函数用于非线性回归分析，例如nlinfit、lsqcurvefit等。选择合适的函数取决于数据的特点和分析目的。