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双曲线拟合
深度学习记录--偏差/方差(bias/variance)
误差问题
拟合
神经网络函数过程中会出现两种误差:偏差(bias)和方差(variance)偏差和误差的区别欠
拟合
(underfitting)当偏差(bias)过大时,如左图,
拟合
图像存在部分不符合值,称为欠
拟合
蹲家宅宅
·
2024-01-20 12:09
深度学习记录
深度学习
人工智能
【推荐系统】item-id 作为特征的意义
因为其实模型本身就是基于记忆(
拟合
)的,是有一些预测/泛化的能力,但不影响模型在记忆的出发点,所以把item-idembedding后作为特征,就是一个让模型记住每个item信息的方式
热爱Coding
·
2024-01-20 08:10
推荐系统
推荐算法
【tips-AI】提高模型训练的Pytorch技巧
lr影响收敛,即模型训练不恰当(过
拟合
/欠
拟合
),准确率P和召回率R有所下降,影响模型的输出,即模型泛化性能差。
斜月三星0727
·
2024-01-20 07:20
pytorch
人工智能
python
数学建模学习笔记||绪论
目录比赛时间比赛结果公布时间题目分类奖项设置数学建模论文内容比赛流程建模过程数据处理插值
拟合
小波分析,聚类分析(高斯混合聚类,K-均值聚类)主成分分析,线性判别分析,保留局部投影等均值,方差分析,协方差分析等统计方法关联与分析灰色关联分析
展信佳 :)
·
2024-01-20 00:41
数学建模
在论文中总能看到,训练损失曲线图,验证损失曲线图,为什么很少看到测试损失曲线图呢?
显示测试损失会产生过
拟合
现象。研究人员可能会根据测试损失继续调整模型,从而让模型过分符合测试数据集,但对新的未见数据效果不佳。
小桥流水---人工智能
·
2024-01-19 19:27
Python程序代码
Python常见bug
机器学习
人工智能
连接组学中的机器学习:从表征学习到模型
拟合
前言机器学习(ML)由于其高自动化程度、高灵敏度和特异性优势,在医学影像领域取得了巨大的成功。由于具备这些优势,机器学习已被广泛应用于神经成像数据,目的是提取与感兴趣变量(如疾病状态)相关的特征。这使我们能够形成关于不同条件下大脑结构和功能的详细地图,以数据驱动的方式发现新知识。与传统的数据驱动方法(如大规模单变量分析)相比,机器学习方法具有两个重要优势。首先,机器学习方法通过检查横跨整个图像领域
茗创科技
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2024-01-19 17:18
RANSAC(Random sample consensus)随机抽样一致性
文章目录1.算法介绍2.实现过程3.以直线
拟合
为例4.直线的描述5.源码参考连接1.算法介绍RANSAC(RandomSampleConsensus)是一种迭代的参数估计算法,用于从包含噪声和异常值的数据中
拟合
数学模型
1037号森林里一段干木头
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2024-01-19 16:03
#
经典机器学习
计算机视觉
人工智能
数学建模
RANSAC
数据拟合
技术分析指标入门 - MACD
MACD指标在副图区显示,这个由
双曲线
和红绿柱状线组成的指标就是MACD。
TPEngineer
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2024-01-19 16:24
过
拟合
欠
拟合
及其解决方案
模型选择、欠
拟合
和过
拟合
由于无法从训练误差估计泛化误差,一味地降低训练误差并不意味着泛化误差一定会降低机器学习模型应关注降低泛化误差。
Yif18
·
2024-01-19 15:56
零基础“机器学习“自学笔记|Note8:正则化
正则化8.1过
拟合
如图,对于之前的房价问题进行了不同的
拟合
。第一个模型是一个线性模型,欠
拟合
,不能很好地适应我们的训练集;第三个模型使用更高阶的多项式进
木舟笔记
·
2024-01-19 12:14
5、模型的欠
拟合
和过度
拟合
本课程所需数据集夸克网盘下载链接:https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码:uDzP文章目录1、使用不同模型进行实验2、示例3、结论在这一步结束时,您将了解
拟合
不足和
拟合
过度的概念
AI算法蒋同学
·
2024-01-19 10:43
从零开始的机器学习导论
机器学习
机器学习:经验误差与过
拟合
(Python)
以目标函数为例,采样数据并添加噪声,进行不同阶次的多项式曲线
拟合
,分析欠
拟合
和过
拟合
。
捕捉一只Diu
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2024-01-19 10:10
机器学习
python
人工智能
6、机器学习之随机森林
一个深度很大、有很多叶子的树会因为每个预测都来自其叶子上仅有的几个房屋的历史数据而过
拟合
。但是一个浅树,叶子较少,表现会较差,因为它未能捕捉原始数据中的许多细微差异。即使是今天最先进
AI算法蒋同学
·
2024-01-19 10:07
从零开始的机器学习导论
机器学习
随机森林
人工智能
【白话机器学习的数学】读书笔记(4)评估(评估已建立的模型)
5K折交叉验证3.正则化1正则化的方法2正则化的效果3分类的正则化4包含正则化项的表达式的微分1回归加入正则化后的更新表达式2逻辑回归包含正则化项的更新表达式5L2正则化VSL1正则化4.学习曲线1欠
拟合
JunLal
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2024-01-19 10:06
白话机器学习的数学读书笔记
机器学习
人工智能
麻瓜变白袍巫师?SLEICL新范式:强模型生成“魔法书”增强弱模型性能直逼GPT-4...
的技术报告中首次提出,主要是因为当时提升大模型在下游任务表现的主要方法是微调,但微调却有以下三点不足:低效率:从实际的角度来看,每个新任务都需要大量的带有标记的例子数据集,这限制了语言模型的适用性;过
拟合
zenRRan
·
2024-01-19 06:03
人工智能
python
算法
机器学习
深度学习
目标检测--02(Two Stage目标检测算法1)
采用大样本下(ILSVRC)有监督预训练和小样本(PASCAL)微调(fine-tuning)的方法解决小样本难以训练甚至过
拟合
等问题。注
普通研究者
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2024-01-19 03:51
计算机视觉面试题
深度学习
目标检测
算法
人工智能
day4-过
拟合
,欠
拟合
内容包括:训练误差和泛化误差训练集,交叉验证集,测试集k折交叉验证过
拟合
和欠
拟合
过
拟合
的解决手段训练误差和泛化误差训练误差是在训练集上的误差泛化误差是通过训练集得到的模型在测试集上的误差训练集,交叉验证集和测试集一个完整的数据集为了能训练出更泛化的模型
wamgz
·
2024-01-19 02:23
大模型学习笔记02——大模型的能力
大模型学习笔记02——大模型的能力1、概述以GPT-3为例,并未明确针对这些任务进行训练,它只是作为一个语言模型,被训练来预测下一个词由于GPT-3并未特别针对任何这些任务进行训练,因此它并未过度
拟合
,
等风来随风飘
·
2024-01-18 21:13
大模型读书笔记
学习
笔记
sklearn线性模型之Lasso回归
文章目录Lasso简介Lasso类LassoCVLasso简介Lasso,即TheLeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator,是用于
拟合
稀疏系数的线性模型,其最小化目标函数为
微小冷
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2024-01-18 21:54
#
sklearn
sklearn
回归
人工智能
Lasso
python
LassoCV
过
拟合
和欠
拟合
目录1.过
拟合
欠
拟合
:!
姓蔡小朋友
·
2024-01-18 15:18
机器学习
深度学习
Transformer简单理解
层形成Patch:2.对每个Patch进行位置编码PositionEmbedding:3.TransformerEncoder:三.TransformerEncoder公式解读:一、CNN存在的问题:过
拟合
问题
姓蔡小朋友
·
2024-01-18 15:18
机器学习
transformer
深度学习
人工智能
关于FET等效电路电容模型中的能量非守恒问题
通过对模拟和测量数据的观察可知,C(v)矩阵的非互易性并非源于能量非保守电容系统,而是由于使用标准π等效电路
拟合
测量所得的Y参数而导
幻象空间的十三楼
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2024-01-18 12:18
文献阅读
晶体管建模
青春里喜欢的那个人
但是我们之间大概就是数学上的
双曲线
的渐近线。无限接近,却永不相交。喜欢的人是什么样的呢?像盛夏夜空中的星星像寒冬里温暖的奶茶。像早春里慵懒的阳光。像深秋里金黄的落叶。
狐叔
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2024-01-18 10:27
深度学习记录--正则化(regularization)
正则化(regularization)是一种实用的减少方差(variance)的方法,也即避免过度
拟合
几种正则化的方法L2正则化又被称为权重衰减(weightdacay)在成本函数中加上正则项:其中由于在
蹲家宅宅
·
2024-01-18 09:49
深度学习记录
深度学习
人工智能
【机器学习300问】8、为什么要设计代价函数(损失函数)?它有什么用?
通过一条最佳
拟合
线(或者在多维情况下的一个超平面)对某些数据点进行
拟合
的过程。数学公式(最简单的一元线性方程):其中的w是权重,b是偏置,他们在机器学习中就是要学习的参数。
小oo呆
·
2024-01-18 08:43
【机器学习】
机器学习
人工智能
[Python] scikit-learn指max_error函数介绍和使用案例
在完全
拟合
的单输出回归模型中,训练集上的max_error将为0,尽管这在现实世界中极不可能发生,但该度量显示了模型
拟合
时的误差程度。
老狼IT工作室
·
2024-01-18 07:14
python
机器学习
python
scikit-learn
机器学习
On Data Scaling in Masked Image Modelin
1、结论 这篇论文做了大量的对比实验,因此,先说结论: 1)大模型在小数据上过
拟合
;(感觉没啥a) 2)MIM
武乐乐~
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2024-01-18 07:49
深度学习
人工智能
自然语言处理
基于协方差矩阵自适应演化策略(CMA-ES)的高效特征选择
这有助于防止过
拟合
、提高模型的泛化能力,并且可以减少训练和推理的计算成本。如果特征N的数量很小,那么穷举搜索可能是可行的:比如说尝试所有可能的特征组合,只保留成本/目标函数最小的那一个。
deephub
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2024-01-18 02:14
机器学习
特征选择
python
人工智能
深度学习
拟合
工具箱cftool
目录1.读入数据方式:1.1cftool函数1.2cftool中选择2.选择函数:3.保存图像:4.通过函数求解
拟合
后的值:小结:1.读入数据方式:1.1cftool函数把两个矩阵放入即可例如:[num
天玑y
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2024-01-18 02:40
matlab
开发语言
matlab
算法
数学建模
笔记
大数据
数据分析
随机森林在信贷风控的应用场景
这种方法不仅提高了预测的稳定性,还减少了模型的过
拟合
风险,因为它涵盖了单个决策树可能忽略的多样性。▍目录一、简介随机森林来源与背景随机森林简
风控小兵突击
·
2024-01-17 23:58
智能风控
随机森林
算法
机器学习
数据挖掘
数据分析
人工智能
经验分享
欠
拟合
与过
拟合
欠
拟合
:模型在训练集上表现不好,在测试集上也表现不好。
码农zz
·
2024-01-17 23:15
算法
人工智能
大数据
决策树的分类
3.决策树也易过
拟合
,采用剪枝的方法缓解过
拟合
决策树的分类ID3决策树如何挑选出区分度最强的特征:遍历所有特征,尝试进行分类,计算所有特征的信息增益选择信息增益最大的特征作为当前轮
码农zz
·
2024-01-17 23:13
决策树
算法
机器学习
机器学习中常见的过
拟合
解决方法
在机器学习中,我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差,又称之为经验误差,在新的数据集(比如测试集)上的误差称之为泛化误差,泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差,也就是经验误差要收敛于泛化误差,根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。当机器学习模型对训练集学习的太好的时候(再学习数据集的通性的时候,也学习了数据集上的特性,这
AI小白龙*
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2024-01-17 22:07
机器学习
人工智能
docker
tensorflow
pytorch
容器
深度学习
数据挖掘之分类问题、决策树问题以及一个关于误差的泛化理论
文章目录分类问题的定义决策树问题Gini系数过
拟合
误差及泛化理论泛化理论的理解和证明相关习题都说港中文陶宇飞老师的数据挖掘课讲得非常好,这次选上,果然感觉老师思路清晰,循循善诱。
蒋大钊!
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2024-01-17 21:16
人工智能
决策树
数据挖掘
分类
人工智能与人类的思考:模仿游戏
它主要是通过对数据进行模仿和
拟合
来学习和完成任务。这种模仿不仅仅是表面的,更是深入到知识、技能和逻辑的层面。大模型的学习已经
拟合
了大量的数据,让我们在瞬间得到各种信息,上至天文地理,下至文理图像,这都
m0_61254808
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2024-01-17 19:18
人工智能
线性回归理论+实战
线性回归什么是线性回归3.1.线性回归—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)模型损失函数模型
拟合
(fit)数据之前,我们需要确定一个
拟合
程度的度量。
良子c
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2024-01-17 18:13
动手学深度学习
线性回归
算法
回归
2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中
2.模型评估与选择经验误差与过
拟合
、评估方法、性能度量、比较检验、偏差与方差等。3.线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4.决策树决
sdu_study
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2024-01-17 14:17
机器学习
人工智能
速通——决策树(泰坦尼克号乘客生存预测案例)
3.决策树也易过
拟合
,采用剪枝的方法缓解过
拟合
二、信息熵1、概述:描述信息的完整性和有序性2、熵(Entropy)信息论中代表随机变量不确定度的度量;熵越大,数据的不确定性越高,信息就越多;
小林打怪中
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2024-01-17 12:12
机器学习
决策树
人工智能
【INTEL(ALTERA)】错误 (14566): 由于与现有约束 (1 HSSI_Z1578A_CLUSTER) 冲突,
拟合
器无法放置 0 个外围组件。
错误(14566):由于与现有约束(1HSSI_Z1578A_CLUSTER)冲突,
拟合
器无法放置0个外围组件。解决方法要变通解决此问题,请删除任何“refc
神仙约架
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2024-01-17 03:27
INTEL(ALTERA)
FPGA
fpga开发
【科普】神经网络中的随机失活方法
1.Dropout如果模型参数过多,而训练样本过少,容易陷入过
拟合
。过
拟合
的表现主要是:在训练数据集上loss比较小,准确率比较高,但是在测试数据上loss比较大,准确率比较低。
pprpp
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2024-01-17 00:24
分类模型—监督学习
计算测试数据与训练数据之间的距离2.按照距离的递增关系进行排序3.选取距离最小的K个点4.确定K个点所在类别出现的频率5.返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类K值的选择K过小容易发生过
拟合
Carolina_Wang
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2024-01-17 00:13
Matlab 之数据分布
拟合
文章目录Part.IIntroductionPart.IIDistributionFitterAPP的使用Chap.IAPP简介Chap.II简单使用Part.III通过代码实现分布
拟合
Chap.I基于
流浪猪头拯救地球
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2024-01-17 00:25
#
Matlab
matlab
算法
开发语言
工程中的数据
拟合
方法
本文介绍工程中的数据
拟合
方法。工程中经常会涉及到对测量到的数据进行
拟合
,如传感器标定。本文从工程化的角度介绍数据
拟合
。
propor
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2024-01-16 22:25
数字信号处理
数据拟合
重大突破!单向结构光系统校准方法,平面测量精度提高2.5倍,球面测量精度提高2倍
该方法通过采用具有投影随机图案和平面
拟合
的立体视觉来重建白色平面。为了促进校准过程,使用了辅助摄像机和辅助投影仪。实验结果表明,所提出的方法对于单向结构光系统具有较高的标定精度。原文链接:重大突破!
3DCV
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2024-01-16 17:42
学习
计算机视觉
人工智能
算法
深度学习
平面
MIT_线性代数笔记:第 27 讲 正定矩阵和最小值
此外还有正定矩阵与几何的关系:椭圆和正定有关,
双曲线
与正定无关。正定矩阵Positivedefinitematrices给定一个
浊酒南街
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2024-01-16 16:38
MIT_线性代数笔记
线性代数
笔记
矩阵
回归方程的
拟合
优度检验_浅析
拟合
与回归的关系
浅析
拟合
与回归的关系
拟合
与回归是数学建模和统计分析常用的方法,由于这两种方法在一定程度上具有很高的相似性,致使大家对这两种方法易产生混淆,下面从其基本概念角度阐述
拟合
与回归。
weixin_39611031
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2024-01-16 16:30
回归方程的拟合优度检验
【Python机器学习系列】
拟合
和回归傻傻分不清?一文带你彻底搞懂它
一、
拟合
和回归的区别
拟合
并不特指某一种方法,指的是对一些数据,按其规律方程化,比如把平面(一元)上一系列的离散点,用一条直线(线性)或光滑的曲线(非线性)连接起来,而其方程化的方法有很多,回归分析(regressionanalysis
数据杂坛
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2024-01-16 16:59
机器学习
机器学习
python
回归
多元回归的
拟合
优度:R^2
拟合
优度解释变量对被解释变量的解释比例值得注意的是,
拟合
优度并不一定随解释变量个数的增多而变大(当然,若增加的x是显著的,
拟合
优度会变大,即模型的解释力度变强)修正后的
拟合
优度在原基础上考虑了自由度的影响
是璇子鸭
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2024-01-16 16:28
R与统计
计量
拟合优度
回归和
拟合
的关系
在统计学和机器学习中,回归(Regression)和
拟合
(Fitting)是密切相关的概念,它们通常一起使用来描述如何通过模型来逼近或
拟合
数据。
Cc小跟班
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2024-01-16 16:52
回归
人工智能
机器学习
拟合
Python实现递归最小二乘法回归模型(RecursiveLS算法)项目实战
1.项目背景RLS主要是在误差平方和最小的原则基础上,提出一种解析的
拟合
模型参数的迭代递推公式;可以实现在新的样本数据到来时,利用新的样本数据以及旧的最优模型参数来便捷地计算新的满足最小二乘最优模型参数
胖哥真不错
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2024-01-16 11:55
机器学习
python
python
机器学习
递归最小二乘法回归模型
RecursiveLS回归模型
项目实战
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