最小二乘法拟合第9页

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

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

Matlab | SISO系统差分方程求解（附matlab源码）

MichaelBeechanCSDN：https://blog.csdn.net/u011344545=====================================================SISO系统差分方程求解最小二乘法

卡尔曼的BD SLAMer·2024-01-18 03:14

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

【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

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

Python实现分位数回归模型(quantreg算法)项目实战

1.项目背景分位数回归是简单的回归，就像普通的最小二乘法一样，但不是最小化平方误差的总和，而是最小化从所选分位数切点产生的绝对误差之和。本项目通过quantreg回归算法来构建分位数回归模型。

胖哥真不错·2024-01-16 11:30

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

MATLAB Deep learning

文章目录Chapter1:MachineLearning存在的问题过拟合Overfitting解决过拟合regularizationandvalidationregularization正则化validation

JNU freshman·2024-01-16 09:37

XTuner 微调课程学习

—给模型喂新的领域知识；指令跟随或指令微调——基于海量的预训练数据训练出来的模型通常叫做——base模型或预训练模型，在没有进行指令微调的模型上进行测试，模型只是单纯的对给定的输入进行在训练数据集上的拟合

HsienWei-Chin·2024-01-16 07:19

网络中的网络 NiN

全连接层的参数很多，占用很多的内存，占用很多的计算带宽，很容易出现过拟合。收敛会特别快，可以做大一点的正则化不要一层把所有的东西都学到了。NiN的思想就是完全不要全连接层。

sendmeasong_ying·2024-01-16 06:12

集成学习（五）Stacking

1.导言Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成，第一层含有多个基础分类器，把预测的结果（元特征）提供给第二层，而第二层的分类器通常是逻辑回归，他把一层分类器的结果当作特征拟合输出预测结果。

我想要日更徽章·2024-01-16 04:59

Train/Dev/Test sets的比例选择；防止过拟合的两种方法：L2 regularization和Dropout；梯度消失和梯度爆炸的概念和危害；梯度初始化；梯度检查

Train/Dev/Testsets的比例选择一般地，我们将所有的样本数据分成三个部分：Train/Dev/Testsets。Trainsets用来训练你的算法模型；Devsets用来验证不同算法的表现情况，从中选择最好的算法模型；Testsets用来测试最好算法的实际表现，作为该算法的无偏估计。在样本数量不是很大的情况下，例如100,1000,10000：常设置Trainsets和Testset

stay or leave·2024-01-16 02:01

Spark MLlib ----- ALS算法

补充在谈ALS（AlternatingLeastSquares）之前首先来谈谈LS，即最小二乘法。

创作者mateo·2024-01-16 02:54

三次样条插值拟合离散振动信号包络线

假设信号数据为：每列代表一种信号类型，则代码如下：clear;closeall;clc%%输入测得离散振动信号fault_data=xlsread('D:\fault_data.xlsx');t=(1:500);y=fault_data(:,1);%其中可对数字1更换来处理不同信号类型y=y(1:500,:)';%%findpeaks求极值点[~,indmax]=findpeaks(y);%极大值

Away43567·2024-01-15 23:39

PMP工具之回归分析

在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点

众易·2024-01-15 23:40

Halcon轮廓的处理

Halcon轮廓的处理文章目录Halcon轮廓的处理1.轮廓分割2.轮廓的筛选3.轮廓的连接4.轮廓的拟合输出了目标的轮廓后，接下来还需要对轮廓进行处理，这主要基于以下3个原因。

electrical1024·2024-01-15 21:24

集成学习之GBDT算法详解

先说一下提升树(BoostingDecisionTree)：通过拟合残差的思想来进行提升，残差=真实值-预测值，例如：某人年龄为100岁，预测其年龄第一次预测结果为80岁，残差为100-80=20第二次预测以残差

进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:50

集成学习之Adaboost算法详解

Adaboost算法一般用来做二分类，使用的树深度不要过深，否则容易过拟合。算法推导流程：初始化训练样本权重，训练第一个学习器如果

进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:41

感知机（二分类模型）

单层感知机不能拟合XOR函数3.损

姓蔡小朋友·2024-01-15 07:49

第4章一元线性回归

一、线性回归模型一元线性回归模型总体回归函数，截距，斜率，误差项二、线性回归模型的系数估计普通最小二乘（ordinaryleastsquares，OLS）估计量参数估计量预测值参数三、拟合优度回归（regression

流焱之舞·2024-01-15 06:23

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