拟合光滑曲线图

正则化（Regularization）和正则表达式（Regular Expression）区别

定义：正则化是一种用于防止模型过拟合（Ove
Dontla·2025-02-18 17:58

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。
IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.4 学习曲线

它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误（Jcv）：这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。
望云山190·2025-02-17 22:05

机器学习相关基础

2.日常生活中的机器学习:①称为RGB(由红色，绿色，蓝色组成)，这种是欠拟合欠拟合和过拟合区别:•欠拟合（Underfitting）：模型在训练数据上表现不佳，无法很好地捕捉数据中的规律。通
星辰瑞云·2025-02-17 20:55

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

想象这样一个场景：你现在训练一个GPT-5级别的模型，不需要耗费价值上亿美元的算力资源，不需要等待数周的训练时间，甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。
数行天下·2025-02-17 12:42

ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测

模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文
别团等shy哥发育·2025-02-17 12:10

推板上料机（推板机）的优点

推板上料机，简称推板机，代替振动盘排序上料，主要优点是物料之间相互接触轻，有效降低生产噪音（经客户现场测试，基本无噪音问题），另一优点为基本杜绝物料表面的损伤，适用于表面处理后、表面光滑类物料的排序上料
武汉诚迅联振动盘·2025-02-16 15:23

hbase 刷新队列和文件描述符过高告警

1：刷新队列高是因为小文件比较多2：文件描述符高是因为打开的文件比较多处理方法：拟合并hbase文件，后面合并了再更新看看HBASE手动触发major_compact_刘本龙的专栏-CSDN博客_hbasemajor
battybaby·2025-02-16 06:18

新冠疫情数据分析项目实战 附完整项目代码 实验报告

：包括网址和首页截图2.数据分析和展示应包括：a)15天中，全球新冠疫情的总体变化趋势；b)累计确诊数排名前20的国家名称及其数量；c)15天中，每日新增确诊数累计排名前10个国家的每日新增确诊数据的曲线图
计算机毕设论文·2025-02-16 04:37

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

这种架构不仅提高了计算效率，还有效降低了过拟合风险，使其在复杂视觉任务中表现卓越。
沃恩智慧·2025-02-15 03:45

Python-Matplotlib可视化（2）——自定义颜色绘制精美统计图

使用自定义颜色绘制曲线图使用自定义颜色绘制散点图为所有点使用相同的颜色为每个点定义不同的颜色为散点图中数据点的边使用自定义颜色使用自定义颜色绘制条形图使用自定义颜色绘制饼图使用自定义颜色绘制箱型图使用色彩映射绘制散点图使用色彩映射绘制条形图创建自定义配色方案系列链接前言
2401_87373347·2025-02-15 03:44

【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试，试题与答案汇总

博主明天参加人工智能相关知识点的考试，于是今天临时抱佛脚从网上找些人工智能相关的试题熟悉熟悉，但愿明天考试能顺利通过，试题与答案汇总‌简答题‌‌解释什么是“过拟合”，并给出一种防止过拟合的方法。‌‌
奋力向前123·2025-02-14 21:31

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二
AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

【一起看花书1.3】——第5章 机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛
应有光·2025-02-14 17:03

Halcon 维测量: 点云数据处理与断线拟合

本文将介绍如何使用Halcon来进行点云图转深度图、点云滤波以及断线拟合等维测量操作。我们将通过详细的代码示例来说明每个步骤的实现方法。
QfcaLinux·2025-02-13 14:04

【数值分析】拉格朗日插值法Matlab代码+插值回归拟合介绍

文章目录前言一、插值、拟合、回归介绍二、拉格朗日插值法三、代码编写1.方法一2.方法二3.方法三四、总结参考文献前言本文先是对插值、拟合、回归这三种看似相同的方法进行介绍与区分，其次详细介绍插值中的拉格朗日插值法
Wthirteen·2025-02-12 03:14

Python与R机器学习（1）支持向量机

Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC/SVRe1071::svm()或kernlab::ksvm()语法范式面向对象（先初始化模型后拟合
宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

时间序列预测领域表现优秀的模型

根据搜索结果，以下是一些在时间序列预测领域表现优秀的模型：N-BEATS：由ElementAI提出的模型，基于集成前馈网络的深度堆栈，模拟拟合ARIMA模型时的Box-Jenkins方法。
zhangfeng1133·2025-02-11 23:14

python工具方法 19 语义分割结果转labelme标注（可用于大图裁剪）

语义分割结果转labelme标注，本质上是利用opencv的多边形拟合功能，在进行拟合时发现对于中空图形的孔洞区域会拟合出背景区域的多边形，因此需要对背景区域进行计算区分，此代码生成
万里鹏程转瞬至·2025-02-11 10:15

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时，泛化能力往往不足，容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释，这限制了其在一些关键领域的应用。
AI天才研究院·2025-02-10 11:41

AI学习专题（一）LLM技术路线

Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础（监督/无监督学习、正则化、过拟合
王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

使用线性回归模型拟合历史数据，并通过梯度下降算法优化模型参数，动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。
算法工程师y·2025-02-08 23:28

【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark

【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301,由automl.org组织发表，其核心思想是针对表格型基准存在的不足提出使用代理模型拟合架构与对应准确率
*pprp*·2025-02-08 03:32

4.2 过拟合与欠拟合

4.2.1什么是过拟合与欠拟合过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。
望云山190·2025-02-07 05:11

直线拟合_matlab基础直线拟合

本文介绍利用矩阵除法进行最小二乘直线拟合%%%矩阵除法最小二乘直线拟合的函数文件，参考MATLAB2018从入门到精通(中文版)function[k,b]=linefit(x,y)n=length(x)
Ready-Player·2025-02-06 23:03

deseq2进行差异分析时的分组问题

示例1：两组比较#创建一个示例数据集，包含4个样本dds=1.10中，所选的阈值是过滤器的最低分位数，其中拒绝数接近拟合曲线在过滤器分位数上的峰值。“接近”定义为在1个残差标准差内。
请你喝好果汁641·2025-02-06 06:07

线性回归模型全攻略：原理、步骤与应用实例

模型的目标是找到一条最佳拟合直线，使得这条直线能够最好地描述(X)和(Y)之间的关系。这条直线的方程通常表示为：(Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+...
..蓝桉...·2025-02-06 03:09

【深度学习】权重衰减

权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。
熙曦Sakura·2025-02-06 02:33

基于 OpenCV 与 scikit-image 的图像表面光滑度判别：完整流程与实现解析

源码可在我的主页下载——surface_smoothness_detection.py在现代工业质量检测或图像分析任务中，利用图像处理和纹理分析方法来判别表面是否光滑，具有重要的现实意义。
陶瓷好烦·2025-02-04 19:54

scikit-learn实现SVM

这种策略的优势在于它提供了一种防止模型过拟合的方法，从而提高了泛化能力。核技巧：在实际应用中，许多数据集不是线性可分的，这就需要使用核
PeterClerk·2025-02-04 19:23

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

fit_transform方法在训练数据上拟合向量器并进行转换。模型训练：-初始化MultinomialNB模型，这是适用于离散数据（如词频）的朴素贝叶斯分类器。
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

【漫话机器学习系列】079.超参数调优（Hyperparameter Tuning）

正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力，反之，错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。
IT古董·2025-02-04 11:44

决策树ID3算法

它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点
小波LFZZB·2025-02-02 18:15

TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（一）

我们可以通过神经网络来拟合这个简单的转换公式。
李建军·2025-02-02 17:42

数据挖掘常用算法优缺点分析

偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
天波烟客00·2025-02-02 14:52

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

结果证实Transformer模型能有效预测股价，但需注意过拟合和数据量问题。未来研究将着眼于模型优化和
AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

全局光照：物理基础教程_2024-07-21_16-33-18.Tex

镜面反射镜面反射发生在光滑的表面上，光线以相同的角度反射回去。例如，镜子或金属表面的反射。漫反射漫反射发生在粗糙
chenjj4003·2025-02-01 22:34

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimport
Jam-Young·2025-02-01 09:47

使用scikit-learn中的线性回归包对自定义数据集进行拟合

1.导入必要的库首先，需要导入所需的库，包括pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，以及scikit-learn中的线性回归模型。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfrom
Luzem0319·2025-02-01 09:44

方波的傅里叶变换及方波的MATLAB实现

它的理论依据是：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成，即使用简单的正弦、余弦函数,可以拟合复杂函数。为什么要进行傅里叶变换？傅里叶变换是一种数学工具，‌能够将时域信号转换为频域信号。
xrgs_shz·2025-01-31 20:54

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

1.引言简要介绍线性回归模型及其在机器学习中的应用。2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成自定义数据np.random.seed(42)X=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)3.使用s
辞落山·2025-01-31 05:45

梯度提升用于高效的分类与回归

使用决策树（DecisionTree）实现梯度提升（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差
纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性
AI量金术师·2025-01-30 20:38

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型
MengWoods·2025-01-30 01:01

利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络

为了解决复杂任务对模型容量的需求，同时避免简单任务因过度拟合导致的性能下降，我们可以构建一个能够根据任务自动调整网络结构的神经网络。
drebander·2025-01-29 11:24

决策树算法总结（上：ID3,C4.5决策树）

、数学知识2.1信息熵2.2条件熵:2.3信息增益三、ID3决策树3.1特征选择3.2算法思路3.3算法不足四、C4.5决策树算法4.1处理连续特征4.2C4.5决策树特征选取4.3处理缺失值4.4过拟合问题五
陈小虾·2025-01-29 10:18

使用scikit-learn实现线性回归对自定义数据集进行拟合

1.引入必要的库首先，需要引入必要的库。scikit-learn提供了强大的机器学习工具，pandas和numpy则用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinear
Luzem0319·2025-01-29 08:26

强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习

3.1训练稳定性3.2计算效率3.3高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展
concisedistinct·2025-01-29 01:27

最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法

最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用  最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。
梦回楼~·2025-01-28 08:19
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