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拟合
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
人工智能
语言模型
深度学习
人工智能
自然语言处理
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
数据挖掘与机器学习
回归
python
数据挖掘
时间序列分析
机器学习
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
hbase
数据库
database
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
深度学习
人工智能
cnn
人工智能
神经网络
【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
人工智能
人工智能
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
Pytorch学习之旅
学习
人工智能
pytorch
深度学习
笔记
【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
基础知识
机器学习
人工智能
深度学习
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
点云
【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
matlab
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
左手python右手R
支持向量机
机器学习
python
r语言
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
生成对抗网络
python
人工智能
深度学习
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
python工具方法
labelme
语义分割
opencv
png转labelme标注
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
DeepSeek
R1
&
大数据AI人工智能大模型
AI大模型企业级应用开发实战
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
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
大模型
人工智能
学习
ai
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
人工智能
算法
matlab
【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
神经网络搜索
AutoML
NAS工具箱
神经网络
人工智能
深度学习
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
算法
人工智能
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
直线拟合
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
RNA-seq
学习
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
线性回归
算法
回归
人工智能
机器学习
python
【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
深度学习
深度学习
人工智能
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
支持向量机
scikit-learn
算法
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
machine
learning
机器学习
【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
漫话机器学习系列专辑
机器学习
深度学习
人工智能
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
算法
决策树
机器学习
数据挖掘
sklearn
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
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2025-02-02 17:42
TensorFlow
tensorflow
人工智能
python
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
数据挖掘
数据挖掘
机器学习
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
python
transformer
pytorch
股票预测
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
python
机器学习
开发语言
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
scikit-learn
线性回归
python
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
matlab
开发语言
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
scikit-learn
线性回归
python
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
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2025-01-31 03:33
分类
回归
数据挖掘
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
金融资产组合模型进化论
python
开发语言
金融
人工智能
机器学习
算法
【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
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
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
AI
编程
pytorch
神经网络
人工智能
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
机器学习
ID3决策树
决策树
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
scikit-learn
线性回归
python
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
人工智能
算法
人工智能
架构
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
最小二乘法
算法
机器学习
人工智能
06-机器学习-数据预处理
数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空(NaN)模型无法处理缺失值,导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁,房价=-100万扭曲统计指标(如均值),降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过
拟合
不会打代码呜呜呜呜
·
2025-01-28 08:47
机器学习
机器学习
人工智能
从零推导线性回归:最小二乘法与梯度下降的数学原理
它的核心思想是找到一条直线(或者一个平面),让这条直线尽可能地“
拟合
”已有的数据点,通过这条直线,我们可以预测新的数据。eg:假设你想预测房价,你知道房子的大小(面积)
Echo-Nie
·
2025-01-28 07:14
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
梯度下降
数学推导
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
一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
灵封~
·
2025-01-28 06:07
scikit-learn
线性回归
python
自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行
拟合
代码:#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集:二维数据,其中第一列是特征x,第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
〖是♂我〗
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2025-01-28 02:00
线性回归
算法
回归
二、机器学习模型评估与选择
机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过
拟合
误差相关定义错误率与精度:分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m,精度=1-错误率。
没见过西瓜嘛
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2025-01-27 15:43
机器学习学习笔记
机器学习
人工智能
数据分析
深度学习——模型过
拟合
和欠
拟合
的原因及解决方法
一、定义1.过
拟合
(Overfitting)过
拟合
是指模型在训练数据上表现非常好,但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声,以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。
发呆小天才O.o
·
2025-01-27 14:11
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习day3
自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行
拟合
importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data
ኈ ቼ ዽ
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2025-01-26 12:39
机器学习
人工智能
论文阅读:DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection(Deepfake模型快速调参)
作者团队:项目主页:https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter(代码暂未开源)二、动机与创新动机:目前的deepfake检测模型泛化能力差,将其归因于过
拟合
于低级的伪造模式
海拉鲁的小厨娘
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2025-01-25 16:52
读论文
论文阅读
2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄,寒露人远鸡相应。
scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习:问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签
拟合
汤姆和佩琦
·
2025-01-25 15:18
sklearn
机器学习
sklearn
学习
python
人工智能
scikit-learn
origin软件有python好用吗_Origin 2021大大改进了与Python的交互
这些改进主要包括:新的originpro程序包,可使用Python语言轻松访问Origin对象和数据Python代码编辑器IDE现支持自动补完和调试功能可通过脚本或图形用户界面来安装和管理Python包设置列值,
拟合
函数和文本对象中使用
weixin_39922534
·
2025-01-25 09:02
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