曲面拟合第10页

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

【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·2024-01-19 10:06

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

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·2024-01-19 03:51

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

锁定好我们的焦点

所以焦点是物理术语（字母表示为F），在物理学上指平行光线经透镜折射或曲面镜反射后的会聚点，在社会上比喻问题的关键所在或争论的集中点。

洼泥·2024-01-19 02:45

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

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·2024-01-18 21:54

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

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

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·2024-01-18 12:18

水晶球

面对这完美的曲面，我只能看到颠倒、扭曲的自己以及颠倒、扭曲的一切，只能徘徊于这一切之外，无法穿过透明的曲面抵达水晶之心。而我的双眼，也完整地收摄了这水晶球，圆融无间、晶莹剔透、纤尘不染。

茶者子澄·2024-01-18 10:35

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

【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

[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

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~·2024-01-18 07:49

Hand PointNet: 3D Hand Pose Estimation using Point Sets总结

每个点取坐标值和曲面法线向量作为初始特征输入，,使用PointNet++提取特征OrientedBoundingBox(OBB)归一化视角OBB是一个紧贴输入点云的边界框，OBB的方向由点云的PCA主成分分析得到

中了胖毒·2024-01-18 05:04

Matlab CSF地面点滤波（插件）

通过分析布料节点与相应点云中的点之间的相互作用，可以确定布料节点的位置用以生成近似的地表形状，最后，再通过比较原始点云中的点和生成的布料曲面之间的距离，实现从点云实体中提取地面点。

大鱼BIGFISH·2024-01-18 04:25

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·2024-01-18 02:14

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·2024-01-18 02:40

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

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

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

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*·2024-01-17 22:07

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！·2024-01-17 21:16

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_61254808·2024-01-17 19:18

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·2024-01-17 18:13

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·2024-01-17 14:17

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·2024-01-17 12:12

大物②练习题解

【单选题】关于磁场中磁通量，下面说法正确的是（D）A、穿过闭合曲面的总磁通量不一定为零B、磁感线从闭合曲面内穿出，磁通量为负C、磁感线从闭合曲面内穿入，磁通量为正D、穿过闭合曲面的总磁通量一定为零磁感线从闭合曲面内穿出

怪兽也会哭哭^·2024-01-17 06:59

大物②小练——判断题题解2

【判断题】恒定磁场中，通过任意闭合曲面的磁通量必等于零

怪兽也会哭哭^·2024-01-17 06:59

Pixyz Studio 和 Pixyz Scenario Processor 使用入门

包括CAD、曲面细分/网格模型、点云等。Unity中的资产将实时关联到原始数据，可自动更新文件的修改。在Unity中创建LOD和UV、合并和拆解网格、更改枢轴等，构建随时可用的资产。

iteapoy·2024-01-17 06:38

【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·2024-01-17 03:27

【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·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·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·2024-01-17 00:25

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·2024-01-16 22:25

Python BPA点云重建(Ball-Pivoting Algorithm)

、算法概述二、代码实现三、结果示例接上篇：Pythona-shape点云重建(alphashapes)一、算法概述球状旋转算法（BPA）[Bernardini1999]是一种α-shapes相关的曲面重构方法

奔跑的小豆芽·2024-01-16 21:51

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·2024-01-16 17:42

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_39611031·2024-01-16 16:30

【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·2024-01-16 16:59

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·2024-01-16 16:28

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·2024-01-16 16:52

利用CHAT写实验结论

二、实验原理：当光线通过一个曲面（如水滴）时，其路径会发生改变。这就是所谓的折射。因此，如果我们将水滴放置

慕斯女神·2024-01-16 14:20

Ansys Lumerical | 曲面波导锥度（varFDTD 和 FDTD）

附件下载联系工作人员获取附件在本例中，我们将使用MODE2.5D变分FDTD求解器确定SOI锥度的最佳形状。注意：也可以使用特征模态展开（EME）求解器来模拟此锥度。我们将首先对这种锥度的设计进行参数化，如下所示：在这种情况下，锥形设计将与x的指数幂m成正比。在锥形的两端，我们受限于w1和w2的波导宽度。文件taper_design.lms包含一个以板状高斯光束为光源的2.5D传播器模拟区域。板状

ueotek·2024-01-16 13:39

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·2024-01-16 11:55

监督学习 - 梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

梯度提升回归的基本思想是通过拟合前一轮模型的残差（实际值与预测值之差）来构建下一轮模型，从而逐步减小模型对训练数据的预测误差。

草明·2024-01-16 11:02

《如何制作类mnist的金融数据集》——1.数据集制作思路

1．数据集制作思路（生成用于拟合金融趋势图像的分段线性函数）那么如何去制作这样的一个类minist的金融趋势曲线数据集呢？

wo~he!·2024-01-16 10:55

深度学习面试100题（1-10）

神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。为了得到最佳的神经网络，我们用

xiaoshun007～·2024-01-16 10:36

大模型学习篇(一)：初识大模型

大模型具有以下特点：参数规模庞大：大模型的一个关键特征是其包含了大量的可学习参数，这些参数是在训练过程中根据输入数据自动调整的，以便模型更好地拟合训练数据；深度结构：大模型通常是深度神经网络，具有多个层次的结构

Abro.·2024-01-16 09:38

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