地面拟合

[NOIP2011 提高组] 铺地毯

地毯铺设完成后，组织者想知道覆盖地面某个点的最上面的那张地毯的编号。注意：在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯覆盖。输入格式输入共n+2n+

Nerous_·2025-03-21 19:45

关于神经网络中的正则化

神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？

文弱_书生·2025-03-21 14:07

【机器学习】模型拟合

1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

matlab中s-function模块局部变量的应用

需要在输出信号上加一个受地面站控制的3211激励信号。

0如约而至0·2025-03-21 06:26

多机器人系统感知能力和控制体系结构综述

multirobotsystem,MRS)的智能化、无人化发展，并提升MRS在不同工作环境中的探测能力和系统的灵活性，本文从MRS的感知能力及其控制系统架构的角度出发，深度调研并分析了MRS相关的研究与工作，重点探讨了空中、地面

罗伯特之技术屋·2025-03-20 10:06

神经网络基础之正则化

引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。

硬水果糖·2025-03-20 07:45

蓝桥杯pythonB组备赛

地毯铺设完成后，组织者想知道覆盖地面某个点的最上面的那张地毯的编号。注意：在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯

暴力执码·2025-03-20 01:25

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。

AI天才研究院·2025-03-19 23:06

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

Seaborn 数据可视化指南：核心功能与实战技巧

Seaborn数据可视化指南：核心功能与实战技巧一、Seaborn核心功能1.高级统计图表接口自动统计计算：内置聚合、分布拟合、误差线计算等功能，无需手动处理数据。

奋斗者1号·2025-03-19 17:22

理解深度学习1-简介

机器学习是AI的一个分支，它通过对观测数据进行数学模型拟合来学习决策制定。这个领域近年来迅猛发展，现在几乎（虽不完全准确）与AI同义。

shangjg3·2025-03-18 21:35

Unreal Engine开发：Unreal Engine基础入门_静态网格物体与材质基础

它们通常用于游戏环境中的建筑、装饰物、地面等。静态网格物体

chenlz2007·2025-03-18 00:09

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

Pytorch Dataloader入门

每个epoch都shuffle数据，能够减少模型过拟合。使用Pyt

gy-7·2025-03-17 21:16

【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机

逻辑回归、决策树、支持向量机-逻辑回归logisticsregression（逻辑回归）算法是经典的分类算法，基本思想是构造一个概率的拟合函数。

@金色海岸·2025-03-17 19:35

健康养生：开启高品质生活之门

在快节奏的现代生活中，掌握健康养生之道，能让我们精力充沛地面对每一天。饮食养生首当其冲。我们应追求均衡饮食，确保每餐都有适量的碳水化合物、蛋白质、脂肪、维生素和矿物质。

yy0821yy·2025-03-17 09:23

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

在卫星通信网络中的TCP/IP 协议适应性研究

从偏远地区的通信保障到海上船只的网络连接，卫星通信填补了地面通信网络的

欣傅·2025-03-17 00:43

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

影响：r越大：适配器表达能力更强，能捕捉更复杂的任务特征，但可能导致过拟合（尤其数据量少时），训练时间和显存占用增加。r越小：参数量少，训练更快，显存占用低

新说一二·2025-03-17 00:43

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

蓝桥杯-刷题(铺地毯,多项式输出,玩具谜题,乒乓球,数字统计,明明的随机数)

地毯铺设完成后，组织者想知道覆盖地面某个点的最上面的那张地毯的编号。注意：在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯覆盖。输入格式输入共n+2行。第一行

一个人在码代码的章鱼·2025-03-16 23:32

小语言模型（SLM）技术解析：如何在有限资源下实现高效AI推理

尽管大语言模型（LLM）如GPT-4、GeminiUltra等在复杂任务中表现惊艳，但其高昂的算力成本、庞大的参数量（通常超过千亿）和依赖云端的特性，使得实际落地面临诸多瓶颈。

硅基打工人·2025-03-16 22:52

即插即用模块--KANLinear

在相同迭代次数下超越传统MLP，不仅训练速度更快，收敛性更好，而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。

苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

MATAB学习笔记2

1.多项式拟合>>p=polyfit(DateNum,Pclose,1);%多项式拟合>>value=p(1)%将斜率赋值给value，作为股票的价值value=0.1212代码分析：%后面的内容是注释

好大一口果汁·2025-03-16 16:11

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

传统调参三大痛点：C参数（正则化强度）：过小导致过拟合，过大削弱模型能力ε参数（不敏感区域）：决定对预测误差的容忍度核

是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？

无水先生·2025-03-16 04:17

从人工智能窥见网络安全的重要性

“人工智能”一词在上世纪五十年代被提出，在当时，计算机正处于萌芽阶段，同时期的人类第一台电子计算机“ENIAC”诞生了，但是埃尼亚克有很多缺点：庞大的占地面积、庞大的质量、单一的功能、较小的内存等，这主要受制于其他领域的发展

He_Donglin·2025-03-15 22:59

Deepseek:物理神经网络PINN入门教程

其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束，从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生

天一生水water·2025-03-14 23:50

抗辐照CANFD芯片工艺解析:如何保障芯片的可靠性

地面车规芯片容易受到大气中期效应的影响进而发生单粒子效应进而引起软错误，在航天领域这一问题又进一步细化为单粒子闩锁、单粒子翻转等问题。

国科安芯·2025-03-14 19:44

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

其核心思想通过迭代集成弱学习器（CART树）逐步修正预测误差，并引入正则化机制控制模型复杂度，防止过拟合。

彩旗工作室·2025-03-14 11:36

解析动态窗口法：机器人避障的智能 “导航仪”

这里货架林立，货物堆积如山，叉车往来穿梭，地面上还散落着一些临时放置的工具。一台小巧灵活的移动机器人，肩负着将特定货物从角落搬运至出货口的重任。

我想发发发·2025-03-14 10:33

中信银行太原分行开展3.15金融知识进社区志愿活动

活动伊始，太原分行的志愿者们带着精心准备的慰问品，走进老年人的家中，主动帮忙打扫卫生，擦拭家具、清扫地面、整理杂物

lsrsyx·2025-03-14 00:54

低轨卫星引爆高频PCB市场：猎板PCB的技术革新与产业机遇

这一趋势直接推动了高频PCB的需求增长，原因如下：高频信号传输需求：低轨卫星需与地面站、其他卫星实现高速数据传输，高频PCB凭借低介电损耗（Df）和稳定的阻抗控制能力，成为信号完整性的核

lboyj·2025-03-13 21:06

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达

格图素书·2025-03-13 13:08

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

设计epoch时需要考虑以下因素：1.1数据集大小小数据集（例如几MB的文本数据）：模型容易过拟合，因此epoch不宜过大（例如10-30）。可以使用早停（earlystoppi

一只小铁柱·2025-03-13 13:08

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

在神经网络和机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。

yuanpan·2025-03-13 10:46

回溯法——跳房子

地面上画出一连串格子，每个格子里有一个整数，小朋友从外面跳入格子，并继续往前跳，直到跳出所有格子。每次跳跃的规则是，可以跳入下一格或下下格或下下下格。怎么跳能让落脚格子里的数的累加和最小。

小赵起名困难户·2025-03-13 05:38

机器学习专栏博文汇总

本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文，会持续更新，需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战：基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题：过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些

python游乐园·2025-03-13 02:09

PCL 点云迭代加权最小二乘法拟合平面（抑制噪声）

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发（Matlab点云最小二乘法拟合平面（剔除噪声）），我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面，而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点

大鱼BIGFISH·2025-03-13 01:34

从原理和公式出发：python实现One_Way_ANOVA

文章目录目的：python实现onewayANOVA单因素方差分析1.代码流程2.python代码实现0主要的函数1加载数据2查看数据统计结果3数据处理及可视化4方差分析4.1模型拟合4.2单因素方差分析

＾哪来的＆永远～·2025-03-12 19:54

C++ 平面拟合原理和最小法实现示例

平面拟合算法的核心目标是从三维空间中的一组离散点中找到最优拟合平面，使得这些点到该平面的垂直距离之和最小。

点云SLAM·2025-03-12 18:16

数据挖掘导论Pangaea-Ning Tan 读书笔记——（第一，二，三章）

Pang-NingTan，MichaelSteinbach，VipinKumar读书笔记，第一章绪论数据挖掘任务预测任务描述任务分类任务回归任务聚类分析关联分析异常检测章节导读数据挖掘数据处理第2章第3章分类第4章决策树过拟合性能评估等第

小黄人的黄·2025-03-12 16:33

【模型调优的深入分析与Python实践】

其核心目标是在以下两者间找到平衡：泛化能力∝1过拟合风险\text{泛化能力}\propto\frac{1}{\text{过拟合风险}}泛化能力∝过拟合风险1二、调优注意事项1.数据层面确保训练集/验证集

蝉叫醒了夏天·2025-03-12 15:30

机器学习模型-从线性回归到神经网络

它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=

Earth explosion·2025-03-12 15:57

常见的点云数据的获取方式

常用设备：车载激光雷达（如Velodyne、Ouster）无人机搭载激光雷达地面激光扫描仪（如Leica、Trimble）2.结构光扫描获取方式：投射光栅图案原理：结构光扫描仪向物体表面投射已知图案的光

我是瓦力·2025-03-12 03:30

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数，目标函数，过拟合

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

池化的定义与核心思想

防止过拟合：通过降维减少冗余信息。二、池化的数学公式1.最大池化（MaxPooling）取池化窗口内的最大值：yi,j=max⁡p=0kh−1max⁡q=0kw−1xi⋅

code 旭·2025-03-11 18:45

深度学习：偏差和方差

一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。

壹十壹·2025-03-11 16:25

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