三阶多项式拟合

欠拟合与过拟合

在模型训练中，我们总是希望最终的模型在训练集上有很好的拟合即训练误差小，同时在测试集上也要有较好的拟合效果即泛化误差小，但往往不尽人意。
缘起性空、·2024-01-09 05:01

积极心理学--彭凯平

中国社会主要矛盾三阶段：1、三座大山2、落后生产力（邓小平）3、美好生活需要和不平衡不充分发展美好生活：1、大爱Love:爱大于性2、快乐Play：V-D3、贡献Service:血清素^|50多个卵子4
上下_求索·2024-01-09 03:17

吸引力法则90天线上践行二期三阶打卡记录

魔力玫瑰队[玫瑰]F8－刘宇秀2020/02/18一、亿万富翁制作机美女，早上好，我爱你！[嘴唇]照镜子感受:爱自己，从每一天的早晨开始！二、早安荔枝分享信心来自知识别把抱怨当习惯。人是退化最严重的动物。跟兽比人很“弱肢”，和狗比人很“闻盲”，但人类“进化”了抱怨。偶尔为之无大碍，但当抱怨成习惯，就如喝海水，喝的越多渴得越厉害。最后发现，走在成功路上的，都是些不抱怨的“傻子们”。世界不会记得你说了
秋乐飞扬·2024-01-09 03:50

如何帮助孩子巧妙处理与同伴的关系？（扶鹰学习力特训营收获与感想之13）

有研究表明，儿童友情有不同的发展阶段，其中：第三阶段（约9~12岁）：双向帮助阶段这个阶段的儿童的友谊具有相互性，即双向帮助，但有功利性特点，被称为“顺利时的合作”，但不能“共患难”。
无花岛主夫人·2024-01-09 00:55

Cassie共读社·高效能人士的7个学习习惯II（文摘）

第三阶段：进一步对学科进行研究，就达到了以学者为目标的第三阶段。无论是政治、历史、科学还是葡萄酒，只要能将你学过的内容有声有色地表达出来，就能提高个人能力。高
Cassie肖·2024-01-09 00:27

数模学习day08-拟合算法

这里拟合算法可以和差值算法对比引入插值和拟合的区别与插值问题不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。
WenJGo·2024-01-08 23:53

BP神经网络

输出层：神经网络的最终输出结果，可以用来分类和回归预测用于拟合（预测）和分类因此权值和阈值得确定尤为重要接下来是神经元的信息传递f是信号加工，建立x和y之间关系的过程激活量和净激活量激活函数是对净激活量与输出进行映射的函数一般用这两个网络模型分类前馈反馈自组
爱静的龙猫·2024-01-08 22:20

模型评估与选择

1、经验误差与过拟合错误率：分类错误的样本数占样本总体的比例。
c839e88a53e3·2024-01-08 21:11

如何利用MATLAB进行数据拟合？

文章目录前言1引例一人口预测问题2曲线拟合的原理3曲线拟合的实现方法4实际应用-家庭储蓄规律问题小结前言本文是科学计算与MATLAB语言课程的第5章第5、6小结的学习笔记，通过查阅本文，可以轻松掌握利用
Nick.Q·2024-01-08 21:22

MATLAB 散点数据拟合曲线

当需要研究两个变量之间的关系时，经常要用到曲线拟合。曲线拟合不仅能给出拟合后的关系式，还能用图形直观的展现出变量之间的关系。
艾晓初·2024-01-08 21:21

MATLAB根据数据拟合曲线

MATLAB根据数据拟合曲线MATLAB根据数据拟合曲线视频观看MATLAB根据数据拟合曲线x1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53
静思心远·2024-01-08 21:17

对图片进行数据增强（基于pytorch）

数据增强的主要目标有以下几点：解决过拟合：过拟合是指模型在训练集上表现得过于优秀，但
草莓橙子碗·2024-01-08 19:55

第一次组织TA河南分享会

与平时在三阶做主持人更不同！要求更细致！又有毕业多年的老学长！大家感兴趣的话题不同！有不喜欢课堂上的方式分享！真是众口难调！加上年会的讨论一个小时！大家觉得下次更应提高效率！时间压缩！
真心爱礼·2024-01-08 19:46

周检视20181211-1217

2.记晨间日记本周继续每天坚持记晨间日记，通过三阶课程学习，参加三阶班委，每天为践行小伙伴们解答问题，筹建班级活动，每天在晨间日记记录工作和学习心得！
谢菲戈·2024-01-08 15:58

经典论文之（一）——Alexnet

Alexnet简介背景数据集体系结构RectifiedLinearUnitnonlinearity（ReLU）在多个GPU上训练总体架构减少过拟合dataaugmentation数据扩充dropout丢弃法参考简介
维斯德尔·2024-01-08 12:40

小白学习深度学习之（三）——多层感知机

mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠拟合、过拟合权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后，我们开始对深度神经网络的的探索
维斯德尔·2024-01-08 12:10

数据预处理专题

规范化缺失值替换最常用还是插补第一种可以用第二种需要资料第三种需要用接近的样本进行插补，判断欧几里得距离第五种，推荐使用，拉格朗日插值法插值目的：处理数据的手段，对缺失数据补全（线性，拉格朗日，牛顿）拟合
爱静的龙猫·2024-01-08 11:30

解决神经网络过拟合的策略有哪些？

解决神经网络过拟合的问题是深度学习中的一个重要课题。过拟合发生在模型对训练数据学得太好，以至于失去了泛化到新数据的能力。
CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

深度学习中的正则化指的是什么？

在深度学习中，正则化是一种技术，旨在减少模型的过拟合，提高其在未见数据上的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在新数据上表现不佳的情况。
CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

经典卷积网络进阶--GoolgleNet详解

通常来说提高网路性能最直接的方法就是增加网络结构的深度和宽度，但这种方法往往伴随着参数计算量的增加，而且更容易出现过拟合现象。GoogLeNet提出将全连接层甚至一般的卷积都转化为稀疏连接。
无尽的沉默·2024-01-08 09:02

基于贝叶斯决策理论的分类器

在监督学习中，我们主要面对的是拟合问题(regression)和分类问题(classification)。在本节中，我们先来了解一下如何使
CHENG-HQ·2024-01-08 09:39

深度学习中的大模型「幻觉」问题：解析、原因及未来展望

这种现象可能导致误导性的结果，表现为在训练数据上过度拟合，使得模型在未曾见过的数据上表现异常优秀。这种过度拟合可能是由于模型的复杂性和训练数据的不足导致的，形成了一种虚假的表现，即幻觉。
ZShiJ·2024-01-08 08:24

目标检测-One Stage-YOLOv4

1.数据增强2.语义分布偏差问题3.损失函数IoUGIoUDIoUCIoU三、BoS(BagofSpecials)增强感受野注意力机制特征融合激活函数后处理四、YOLOv4的网络结构和创新点1.缓解过拟合
学海一叶·2024-01-08 08:11

月考

一般处于高三阶段，无论从学校到老师，还是从家长到学生，都存在不程度地紧张与压力。而此时，我反而显得相对轻松，这也许是从自己高中的经历总结的吧。为了给孩子减少压
老树新枝12·2024-01-08 06:18

行走在深度学习的幻觉中：问题缘由与解决方案

过拟合引发的“假象”：过拟合是深度学习的常见问题，也是触发幻觉现象的头号元凶。过
两壶若水·2024-01-08 06:36

【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax类图

【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax概述【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax快速入门【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】
伊达·2024-01-08 06:12

【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax概述

【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax概述【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax快速入门【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】
伊达·2024-01-08 06:12

训练过程中验证精度高于训练精度可能的原因

epoch内的所有loss，比如第一个epoch的loss是2.3,2.2,2.1...0.7,0.6平均trainloss是1.5，而val的时候是用已经训练了一个epoch的model进行测试的，假设拟合的很好验证集的
Kelly_Ai_Bai·2024-01-08 06:42

【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】使用阿里云开源离线同步工具DataX 实现数据同步

【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax概述【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax快速入门【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】
伊达·2024-01-08 06:40

【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax快速入门

【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax概述【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】阿里云开源离线同步工具Datax快速入门【大数据进阶第三阶段之Datax学习笔记】
伊达·2024-01-08 06:39

第三阶家长课培养孩子专注力复盘(2)

专注力影响因素：1、干扰式的互动，孩子小时候，大人无意破坏了孩子的专注力2家庭安全港湾的重要性，让孩子感受到归属感，安全感。3.作息不规律与家人沟通好，把孩子的睡眠当成重要的事去抓什么是专注力？属于认知的发展是视觉和听觉效果的统一。很多父母认为孩子的专注力不够，幼儿园孩子的专注力时间是多久呢？数据显示只有一年级只有15分钟，三年级有20分钟，对照一下，是不是家长要求过高？专注力是与生俱来的，随着年
龙之意意味刘佳丽·2024-01-08 05:43

参数更新方法 初始值 抑制过拟合 Batch Normalization等 《深度学习入门》第六章

此外，为了应对过拟合，本章还将介绍权值衰减、Dropout等正则化方法，并进行实现。最后将对近年来众多研究中使用
Dirac811·2024-01-08 05:11

晨会一引发感触

#20190120【好日子】十二月初十五:周日日出日落：天气温度：【优秀是一种习惯】健康习惯：22:57-06:04+午休30分钟+行走14339阅读学习：晨间日记+4单词张弛有度：训练营三阶段第七天+
国光记事·2024-01-08 03:30

3-21莘打卡

打次卡数】19/90【践行学员】陈柔安【五属者性】德偏赢【践行内容】：好好睡觉早起：5:49早睡：10:45好好运动今运日动时间：跑步35好好陪伴断时网长：陪伴1小时左右好好吃饭无好好学习【学习收获】三阶课程幸福自我
陈anan·2024-01-08 01:46

2019-11-18

多项式分布
cleverpenguin·2024-01-08 00:26

DeepCFR总结

DeepCFR使用神经网络拟合虚拟遗憾最小化算法两个神经网络：虚拟遗憾估值网络：，输入一个状态，输出该状态采用不同动作之后的遗憾值策略网络：输入一个状态，输出不同动作对应的概率DeepCFR神经网络更新神经网络更新方法
神奇的托尔巴拉德·2024-01-07 23:36

如何解决大模型的「幻觉」问题？

这类问题通常与过拟合、训练数据不足或质量不高以及模型架构的不适当有关。以下是一些常见的解决方法：1.数据增强和质量增加数据集规模：更多的数据可以帮助模型更好地泛化。
终将老去的穷苦程序员·2024-01-07 20:34

学习：StatQuest-线性回归

最小二乘法image.png对应点的拟合值与真实值之间的离差和，这个和越小，拟合的越好。
小潤澤·2024-01-07 20:13

《你凭什么做好互联网》读书笔记（6）

顺其自然吧，只是希望能养成这样一个习惯，就是这样~第二章第五小节1、看一个国家的热门应用类型分布就可以知道他们当前处于什么阶段第一阶段是工具类第二阶段是娱乐类，听歌、玩游戏、看小说，几乎同时社交类就起来了第三阶段是生活类
梨形爱酱·2024-01-07 19:18

分布式事务完美解决方案：消息中间件（kafka）+ 本地事物 + 消息校对

分布式事务常见解决方案有：二阶段、三阶段和TCC实现强一致性事务，其实还有一种广为人知的方案就是利用消息队列来实现分布式事务，保证数据的最终一致性，也就是我们常说的柔性事务。
ZYNORL·2024-01-07 19:35

做电话销售，不敢给客户打电话怎么办？

什么时候你能突破自己，就离成功不远了，其实你这个状态是每个销售人都要经历的一个阶段，以我个人经验总结，销售新人的发展阶段为：第一阶段：不敢销售，怕被说，面子过不去；第二阶段：敢电话，单纯的背诵话术，成交率不高；第三阶段
钟子柒·2024-01-07 18:22

约数个数和约数之和算法总结

知识概览约数个数由算数基本定理可得对于N的任何一个约数d，有因为N的每一个约数和~的一种选法是一一对应的，根据乘法原理可得，一个数的约数个数为约数之和一个数的约数之和公式为多项式乘积的每一项为正好对应的是一个数的每一个约数
ykycode·2024-01-07 15:47

清风数学建模学习笔记-二分类与多分类-逻辑回归

怎么办：过拟合：加入平方项后出现过拟合：解决过拟合的方法：划分数据进行交叉验证这种方法是在源头上，训练时就不训练出过拟合的拟合函数扩展
别被算法PUA·2024-01-07 15:56

分段低次插值(C++)

插值三次样条插值三弯矩算法三转角算法代码实现分段线性插值分段三次Hermite插值三次样条插值测试案例由于实际应用时,高次插值的逼近效果并不好,因此需要将插值区间进行分段,这就是分段低次插值.通过对每两个数据点之间的小区间进行低次多项式插值来避免
zsc_118·2024-01-07 11:54

早停止（Early Stopping）-PyTorch版本（代码使用教程）

一、说明记录自己使用早停法来解决过拟合问题的经历。这里给出的是pytorch版本，需要tensorflow版本的，可以使用chatgpt转换，也可以自己转换。
冬天的李同学·2024-01-07 09:50

Binius：基于binary fields的SNARKs（Part 2）

引言前序博客有：Binius：基于binaryfields的SNARKs（Part1）Binius：助力ZK行业发展本文重点关注：1）concatenatedcodes：可扩展对smallfields的多项式承诺方案
mutourend·2024-01-07 08:27

解锁新技能——三阶魔方还原

今天最大的收获就是解锁了三阶魔方的初级还原方法，激动得我差点就忘记写文了，不管怎么说，都是一件很开心的事，我竟然语无伦次了！
芃芃青麦·2024-01-07 08:57

【大数据进阶第三阶段之Hive学习笔记】Hive基础入门

目录1、什么是Hive2、Hive的优缺点2.1、优点2.2、缺点2.2.1、Hive的HQL表达能力有限2.2.2、Hive的效率比较低3、Hive架构原理3.1、用户接口：Client3.2、元数据：Metastore3.3、Hadoop3.4、驱动器：DriverHive运行机制4、Hive和数据库比较4.1、数据更新4.2、执行延迟4.3、数据规模1、什么是HiveHive：由Facebo
伊达·2024-01-07 08:20

【大数据进阶第三阶段之Hive学习笔记】Hive查询、函数、性能优化

【大数据进阶第三阶段之Hive学习笔记】Hive安装-CSDN博客【大数据进阶第三阶段之Hive学习笔记】Hive常用命令和属性配置-CSDN博客【大数据进阶第三阶段之Hive学习笔记】Hive基础入门
伊达·2024-01-07 07:46

一个实例让你初识图像卷积

把它当成一种运算就好理解了3.图像中目标的边缘检测五.学习由X生成Y的卷积核总结前言在学习卷积神经网络之前我们已经了解了线性神经网络,这里我们简单回顾一下,从我们的线性回归,,softmax回归,多层感知机,模型的选择,欠拟合和过拟
笔写落去·2024-01-07 07:25
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