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泛化上界
1 Introduction and Motivation
(笔者:好的模型能应用于新的数据,称为
泛化
。)1.1正名算法(algorithm):一指模型预测(predictors);二值模型训练(training)。看待数据(data)的三个视角
古月量化
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2023-01-31 09:42
“深度学习”学习日记。与学习有关的技巧--正则化
过拟合指的是只能够拟合训练数据,但不能很好的拟合测试数据;机器学习的目的就是提高
泛化
能力,即便是没有包括在训练数据里的测试数据,也希望神经网络模型可以正确识别。
Anthony陪你度过漫长岁月
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2023-01-31 09:51
深度学习
学习
人工智能
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】概率生成模型(Generative Model)(补充篇)
通常,为了学习假设,我们会先根据一些先验知识(priorknowledge)来选择一个特定的假设空间H(函数空间),例如一个由所有线性函数构成的空间,然后在这个空间中找出
泛化
误差最小的假设出来,其中是
林聪木
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2023-01-31 09:21
人工智能
StratifiedShuffleSplit实现分层抽样交叉验证
StratifiedShuffleSplit()实现分层抽样交叉验证1.K-折交叉验证法交叉验证通常采用K-折交叉验证法–将训练数据拆分成K份,用其中K-1份进行训练,剩下的一份进行预测,从而检测模型的数据
泛化
能力
Go~Go~Go~
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2023-01-31 07:12
数学建模
机器学习
sklearn
python
手机端视口宽度980的问题
这是今天遇到的一个问题,记录一下设计稿是按照750设计的,界面也是按照750开发的,但是为什么线
上界
面显示宽度是980?
蝴蝶结199007
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2023-01-31 01:49
Detrended fluctuation analysis for fractals and multifractals in higher dimensions
当用合成曲面(包括分数布朗曲面和多重分形曲面)进行测试时,
泛化
效果很好。采用二维MFDFA对两幅自然图像和实验图像进行了分析,揭示了良好的尺度规律。
dynelm
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2023-01-30 22:25
yolo算法
YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchorbox将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和
泛化
性能好,所以在工业界也十分受欢迎,接下来我们介绍YOLO
AI耽误的大厨
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2023-01-30 22:51
计算机视觉-CV
人工智能
神经网络
计算机视觉
tensorflow
目标检测
【深度学习DL-PyTorch】八、推理和验证
然而,神经网络在面对训练数据时往往表现得太过优异,因而无法
泛化
到未见过的数据。这称之为过拟合,会影响推理效果。为了在训练中测试过拟合情况,我们会使用非训练集中的数据(称为验证集)衡量效果。
ChiangCMBA
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2023-01-30 18:45
深度学习中的数据增强技术:Augmentation
人工智能三要素之一为数据,但获取大量数据成本高,但数据又是提高模型精度和
泛化
效果的重要因素。当数据量不足时,模型很容易过拟合,精度也无法继续提升,因此数据增强技术应运而生:利用算法,自动增强训练数据。
AI人工智能与大数据
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2023-01-30 13:26
下界 super
上界
extents
什么是泛型?为什么要使用泛型?泛型泛型就是参数化类型适用于多种数据类型执行相同的代码泛型中的类型在使用时指定泛型归根到底就是“模版”优点:使用泛型时,在实际使用之前类型就已经确定了,不需要强制类型转换。泛型主要使用在集合中ListarrayList=newArrayList();arrayList.add("aaaa");arrayList.add(100);for(inti=0;i{//key这
深南大盗
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2023-01-30 11:05
java
动手学深度学习读书笔记-5
模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和
泛化
误差训练误差指模型在训练数据集上表现出的误差
泛化
误差指模型在任意⼀个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似。
wxl1999
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2023-01-30 11:53
机器学习
训练集、验证集、测试集的作用
Python数据分析中的训练集、验证集、测试集●选择题以下说法错误的是:A训练集用于训练模型B验证集与测试集作用类似C验证集通常配合训练集进行超参数调优和模型评估D测试集通常在训练后测试模型的
泛化
能力●
u013250861
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2023-01-30 10:16
人工智能
python
深度学习
ECCV 2022 | 新方案: 先剪枝再蒸馏
并进一步从理论上证明了剪枝后的teacher在蒸馏中起到正则化器的作用,减少了
泛化
误差。
CV技术指南(公众号)
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2023-01-30 10:07
论文分享
剪枝
深度学习
人工智能
深度学习研究基因组学
1、主要策略监督学习:预测样本的标签无监督学习:学习数据固有模式(转化数据)2、数据集的划分训练集:得到最佳模型参数(机器学习学的就是超参数的选择)验证集:挑选最佳模型测试集:保证
泛化
性能3、如何保证深度学习高效
hello~bye~
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2023-01-30 08:41
生物信息学
论文
人工智能
人工智能
深度学习
基因组学
【无标题】刘二大人第一讲——线性模型
#数据x(hours)y(points)1224364…为了模型有更好的
泛化
能力,在除训练集和测试集外,要添加一个验证集#模型线性模型:简化后线性模型(去掉截距项):#策略单个样本损失:损失函数使用平方是因为损失有正有负平均损失
weixin_44672911
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2023-01-30 08:02
机器学习
PyTorch | 优化神经网络训练的17种方法
>>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿正文01考虑换一种学习率schedule学习率schedule的选择对模型的收敛速度和
泛化
能力有很大的影响。
m0_61899108
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2023-01-30 07:31
经验分享
知识学习系列
pytorch
神经网络
深度学习
《动手学》:过拟合、欠拟合->note
fitting:拟合,就是说这个曲线能不能很好的描述这个样本,有比较好的
泛化
能力过拟合(OverFititing):太过贴近于训练数据的特征了,在训练集上表现非常优秀,近乎完美的预测/区分了所有的数据,
AI_er
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2023-01-30 02:42
Python机器学习基础教程学习笔记(7)——朴素贝叶斯分类器
Python机器学习基础教程学习笔记(7)——朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesianClassifier)朴素贝叶斯分类器比线性模型训练速度更快代价是
泛化
能力要比线性更稍差朴素贝叶斯模型如此高效的原因在于
neumeng
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2023-01-29 23:42
有关UDE(Unsupervised Domain Expansion)以及UDA,DG的思考与调研
一.UDE,UDA以及几个其他相近概念的区别几个相似概念的区别解释:概念解释训练测试域
泛化
(DomainGeneralization)域
泛化
的目标是从多个不同但相关的域学习一个模型,该模型能很好地在未见过的域
泛化
一只星期八
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2023-01-29 19:30
迁移学习
人工智能
2019 Domain-Specific Batch Normalization for Unsupervised Domain Adaptation
1906.03950v1.pdf代码地址:https://github.com/wgchang/DSBN1研究动机与研究思路研究动机:因为源域和目标域领域具有不同的特征,通过分离领域特定信息和领域不变信息可以获得更好的
泛化
性能
谷子君
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2023-01-29 19:20
文献阅读
batch
深度学习
人工智能
心理学读书会学习感悟
与此同时,他也批判精神分析流派的做法,认为他们是在研究一些心理病患,将性
泛化
的倾向
城市异乡
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2023-01-29 14:13
1.2 案例:波士顿房价预测
缺少数据值2.含有错误数据值3.数据格式不一致4.重复的记录值3.数据分析与可视化4.选择合适的机器学习模型5.训练模型(使用交叉验证选择合适的参数)训练集:训练模型验证集:选择合适的参数测试集:测试模型的
泛化
能力
哎呦-_-不错
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2023-01-29 14:25
#
机器学习理论与实战
Ridge
波士顿房价预测
CVPR 2019 | Re pr : 卷积滤波器的训练改进
RePr展示一种周期性移除与取回卷积滤波器的训练策略,通过减少冗余的学习特征,改进模型的
泛化
能力。
LC震荡电路
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2023-01-29 14:24
集成学习---(Bagging) RandomForest
随机森林采用多个决策树的投票机制来改善决策树,我们假设随机森林使用了m棵决策树,那么就需要产生m个一定数量的样本集来训练每一棵树,如果用全样本去训练m棵决策树显然是不可取的,全样本训练忽视了局部样本的规律,对于模型的
泛化
能力是有害的产生
code-life
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2023-01-29 13:53
机器学习
笔记
集成学习
Bagging
随机森林
RandomForest
神经网络论文复现结果不一样,神经网络样本太少
1、神经网络学习样本越多,
泛化
能力越强?是的。构复杂性和样本复杂性:神经网络的容量以及规模称之为神经网络的结构复杂性,样本复杂性是训练某一固定结构神经网络所需的样本数目。
阳阳2013哈哈
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2023-01-29 11:07
学习教程
神经网络
深度学习
机器学习
cnn
详解机器学习中5大常用的特征选择方法(附代码)
但特征选择是一个重要的数据预处理过程,特征选择主要有两个功能:减少特征数量、降维,使模型
泛化
能力更强,减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构
Sim1480
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2023-01-29 11:35
算法
python
机器学习
人工智能
数据分析
数据维度爆炸怎么办?详解 5 大常用的特征选择方法
但特征选择是一个重要的数据预处理过程,特征选择主要有两个功能:减少特征数量、降维,使模型
泛化
能力更强,减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构
机器学习算法那些事
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2023-01-29 11:34
算法
python
机器学习
人工智能
数据分析
数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法
但特征选择是一个重要的数据预处理过程,特征选择主要有两个功能:减少特征数量、降维,使模型
泛化
能力更强,减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的
数据分析v
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2023-01-29 11:04
算法
python
机器学习
人工智能
数据分析
Multi-task Learning(Review)多任务学习概述
https://zhuanlan.zhihu.com/p/59413549背景:只专注于单个模型可能会忽略一些相关任务中可能提升目标任务的潜在信息,通过进行一定程度的共享不同任务之间的参数,可能会使原任务
泛化
更好
zenRRan
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2023-01-29 10:52
《机器学习》笔记:第二章模型评估与选择(Python代码实现)
2.1经验误差与过拟合(一)经验误差基本术语释义错误率分类错误的样本数占总样本数的比例精度精度=1-错误率训练误差在训练集上的误差
泛化
误差在新样本上的误差(二)过拟合过拟合:模型训练样本训练的太好,甚至将训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质
chengyue98
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2023-01-29 09:25
机器学习
机器学习
python
人工智能
《神经网络与机器学习》笔记(五)
(2)
泛化
问题:因为神经网络的拟合能力强,反而容易在训练集上产生过拟合。因此在训练深度神经网络时,同
糖醋排骨盐酥鸡
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2023-01-29 07:30
教师招聘考试:和我一起学习吧!
二、巴甫洛夫的经典性条件作用实验:经典性条件作用主要规律:
泛化
分化消退恢复三、桑代克的联结——试误学说是教育心理学史上第一个较为完整的学习理论。学习的实质:形成情境与反应的联结学习的过程:渐进的盲目
鹿子鹿
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2023-01-29 05:55
UML类图和时序图
uml_class_struct.jpg车的类图结构为>,表示车是一个抽象类;它有两个继承类:小汽车和自行车;它们之间的关系为实现关系,使用带空心箭头的虚线表示;小汽车为与SUV之间也是继承关系,它们之间的关系为
泛化
关系
C_C_M
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2023-01-29 02:51
ROC曲线、AUC含义
这个阈值的设定很重要,直接影响了分类器的
泛化
能力。roc曲线就是根据不同的阈值,比较同一个分类器的
泛化
能力。
Aechen
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2023-01-29 01:30
决策树回顾
决策树学习的目的是为了产生一棵
泛化
能力强,即处理未见示例能力强的决策树,其基本流程遵循简单且直观地“分而治之”策略。决策树学习的关键是选择最优划分属性。
thelong的学习日记
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2023-01-29 00:45
Day2 过拟合、欠拟合以及解决方案
错题回顾测试数据集不可以用来调整模型参数,如果使用测试数据集调整模型参数,可能在测试数据集上发生一定程度的过拟合,此时将不能用测试误差来近似
泛化
误差。
Crystality
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2023-01-28 19:16
吴恩达机器学习课后作业5——怎么通过观察偏差和方差(bias vs variance)来调参
之前的题目中我们只用到了训练集,用训练集来训练模型,又用训练集来验证模型,这样的
泛化
能力就比较差。正常做法一般是先用训练集进行模型训练,训练好几个模型
学吧 学无止境
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2023-01-28 16:45
机器学习
python
人工智能
算法
线性回归
关于机器学习特征选择的方法总结
特征选择主要有两个功能:1.减少特征数量、降维,使模型
泛化
能力更
Chris_34
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2023-01-28 16:14
机器学习课程笔记
特征选择
机器学习
Filter
Wrapper
Embedded
算法稳定性理论(algorithmic stability theory)与
泛化
误差(generalization error)
在衡量机器学习模型的效用(比如优化误差、
泛化
误差等,我们在这里把这些东西统称为“效用”)的时候,优化和
泛化
理论是很重要的工具,用来分析差分隐私模型的各种风险界(像populationrisk和empiricalrisk
echoKangYL
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2023-01-28 14:00
机器学习
优化与泛化理论
算法
机器学习
人工智能
弹指间,重温几个设置满屏的小技巧
首先,上素材:image常规开发种经常会碰到如
上界
面,我们希望它背景色全屏保持一致。当然,从界面上来看,它这个效果图只是因为父容器未达到满屏导致底下留空白区域。现在脑海过一下你能想到哪几个?
前端公虾米
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2023-01-28 14:05
《童本取向思趣写作——基于统编教材的教学实践》学习心得
首先,汤敏老师提到了习作教学中存在的三个误区(1)儿童写作主体地位的缺失(2)习作教学中教师的指导策略存在
泛化
、概念化、套路化的倾向(3)还存在“浅表学习、雷同文”的现象。听了汤老师的解说,我开始反思
9660ff37adc0
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2023-01-28 12:03
python实现正则化_【机器学习】正则化——理论推导以及实现方式(Python版)
【正则化】回顾上一篇博客,出现过拟合的原因,无非就是学习模型学习能力过强,额外学习了训练集自身的特性,导致预测模型能够很好的适应于训练集,但是其
泛化
能力太差。
weixin_39833290
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2023-01-28 10:16
python实现正则化
2 线性模型
文章目录一般流程问题引入数据集与测试集过拟合与
泛化
开发集监督学习和非监督学习问题分析训练集、验证集、测试集模型设计模拟训练过程课程代码课后习题代码课程来源:链接文档参考:链接以及BirandaのBlog
Micoreal
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2023-01-28 10:40
pytorch
深度学习
人工智能
paddle框架数据增强
为了增加数据的
泛化
能力,一般在使用使用数据进行模型训练以前都会对数据进行增强数据增强的方法有随机裁减,改变图像尺寸,图像随机旋转,随机改变亮度,随机混合,随机增加噪声等paddle支持的数据处理方法可以通过以下命令查看
seaflyren
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2023-01-28 10:05
paddle
《预训练周刊》第10期:基于Swin变换器的自监督学习、基于锐度感知最小化的
泛化
性提升...
No.10智源社区预训练组预训练研究观点资源活动关于周刊超大规模预训练模型是当前人工智能领域研究的热点,为了帮助研究与工程人员了解这一领域的进展和资讯,智源社区整理了第10期《预训练周刊》,从论文推荐、研究动态等维度推荐近期发生在预训练模型领域值得关注的信息。本期周刊,我们选择了11篇预训练相关的论文,涉及模型压缩、零样本检测、自监督学习、模型减枝、文本位置编码、符号傅里叶变换、架构优化、损失函数
智源社区
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2023-01-28 08:41
大数据
算法
计算机视觉
机器学习
人工智能
归一化与正则化-Question
BN动机:神经网络训练过程的本质是学习数据分布,如果训练数据与测试数据的分布不同将大大降低网络的
泛化
性能,因此我们需要在训练开始前对所有输入数据进行归一化处理。
魏鹏飞
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2023-01-27 20:20
机器学习中的性能度量指标汇总
categoriesBlogdescription对机器学习中常用的度量模型的指标进行汇总,并对其附上代码便于以后使用keywords错误率和精度、查准率、查全率、F值、ROC和AUC前言在机器学习中要考察选择模型的优劣,需要对模型的
泛化
能力进行评估
毛毛虫_wendy
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2023-01-27 18:47
教育札记4-教育手段与教育目标的悖论
他具备了以往不曾拥有的知识储备和技能,更进一步地,他甚至有独当一面的能力,比较高的一个标杆就是成为专家,更有甚者,他能将自己过去的能力与现学到的知识体系融汇贯通,进一步提高自己的综合能力,或者用人工智能的语言说就是提高自己的
泛化
能力
花雪白芷
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2023-01-27 18:04
【机器学习】周志华西瓜书第八章集成学习习题8.5--编程实现Bagging模型,以决策树桩为基学习器,在西瓜数据集3.0a上训练一个Bagging集成,并与教材图8.6进行比较。
(2)Bagging算法原理阐述若想得到
泛化
性能强的集成,集成中的个体学习器应尽可能相互独立;虽然“独立”在现实任务中无法做到,但可以设法使基学习器尽可能具有较大的差异。
弓长纟隹为
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2023-01-27 17:40
学习
人工智能
数据变换----将数据转换或同一成适合于挖掘的形式
一光滑:去掉数据的噪声二聚集:对数据进行汇总或聚集三数据
泛化
:使用概念分层用高层概念替换底层或原始数据四规范化:将数据按比例缩放使之落入一个特定区间1.最小-最大规范化2.Z-score规范化(零均值规范化
alanlonglong
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2023-01-27 14:40
数据挖掘
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