泛化误差

导航与定位：室外导航技术_（11）.室外导航技术在移动通信中的应用

控制段包括地面监控站、注入站和主控站，负责监控卫星的运行状态并校正其位置和时间误差。用户段则是各种GPS接收设备，如智能手机、

zhubeibei168·2025-01-30 11:45

均方误差（MSE）揭秘：预测模型的“真面目”

前言在这个充满数据的世界里，我们需要各种方式来衡量一个模型的表现，尤其在回归问题中，均方误差（MSE）是我们非常常见的“好朋友”。它就像一位忠诚的侦探，默默为我们揭示预测值与实际值之间的真相。

星际编程喵·2025-01-29 22:39

必会知识点（持续更新中......）

目录普半径相对误差误差传播与微分近似据有效数字位数求近似值普半径某矩阵的谱半径定义为该矩阵的所有特征值的绝对值的最大值。

努力的小诚·2025-01-29 22:38

python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播

目录反向传播算法反向传播算法基本步骤：反向中的参数变化总结反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是训练人工神经网络时使用的一个重要算法，它是通过计算梯度并优化神经网络的权重来最小化误差

刀客123·2025-01-29 07:53

06-机器学习-数据预处理

以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例：一、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

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·2025-01-27 15:43

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

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

ADC与DAC(PWM)

离散信号通常用二进制表示，可以用比特作为单位，离散值个数就是2N2^N2NADC转换误差以

tadus_zeng·2025-01-27 07:56

C++ 设计模式

由于不能掌握全部的复杂对象，我们选择忽视它的非本质细节，而去处理泛化和理想化了的对象模型。例当前代码实现了直线，矩形的绘制，但如果需要进行迭代更新，增

Tiantangbujimo7·2025-01-26 10:24

浅析AI大模型现状及其应用，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

AI大模型蓬勃发展AI大模型主要特征AI大模型具有泛化性(知识迁移到新领域)

程序员_大白·2025-01-26 00:26

【阅读总结】AlphaFold3 unedited version 通读 + 服务器使用总结

省流：AlphaFold3能做什么：预测蛋白质、DNA、RNA与允许的配体/离子/共价修饰的复合物结构为什么要用AlphaFold3：有强大的泛化性和准确率，除了RNA结构略差于AIchemy_RNA2

Lasgalena·2025-01-25 16:56

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection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

海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。

feifeikon·2025-01-25 15:50

《数据孤岛：AI模型训练之殇，精度与泛化的双重困境》

·2025-01-25 06:27

简洁明了：介绍大模型的基本概念（大模型和小模型、模型分类、发展历程、泛化和微调）

目录前言1、大模型的定义1.1、大模型与小模型的对比2、大模型相关概念区分2.1、基础模型（FoundationModel）2.2、超大模型（Ultra-largeModel）2.3、大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）3、大模型的发展历程3.1、萌芽期（1950-2005）3.2、探索沉淀期（2006-2019）3.3、迅猛发展期（2020-至今）4、大模型的特点5、大模型

周杰伦_Jay·2025-01-25 06:10

python方差分析误差棒_一文讲透，带你学会用Python绘制带误差棒的柱状图和条形图...

作为数据常用的必备技能，是目前大数据和数据分析的一个热门，而matplotlib库作为Python中最为常用和经典的二维绘图库，受到了很多人的青睐，最近已经和大家共同探讨了多种类型的图表的绘制，其中关于误差棒图

加勒比考斯·2025-01-24 14:44

c++ 与 Matlab 程序的数据比对

文章目录背景环境数据保存数据加载背景***避免数据精度误差，快速对比变量***环境c++下载https://github.com/BlueBrain/HighFive以及hdf5库在vs中配置库数据保存

一路冰雨·2025-01-24 03:08

基于卡尔曼滤波的系统参数辨识matlab仿真

4.本算法原理4.1、卡尔曼滤波的基本原理4.2、基于卡尔曼滤波的系统参数辨识5.完整程序1.程序功能描述通过kalman滤波的方法，对系统的参数进行辨识，整个程序仿真输出参数辨识的收敛过程，参数辨识误差

软件算法开发·2025-01-24 02:37

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续2：《使用指令微调基础模型的多模态网页导航》

摘要自主网页导航的进展一直受到以下因素的阻碍：依赖于数十亿次的探索性交互（通常采用在线强化学习），依赖于特定领域的模型设计，难以利用丰富的跨领域数据进行泛化。

feifeikon·2025-01-24 02:33

SG3525的使用（含原理图及阻容值）

1脚和2脚分别是芯片内部误差放大器的反相输入端和同向输入端。当1脚电压比2脚电压高时，输出的PWM占空比增加

白粥行·2025-01-23 23:39

机器人学习的范式转变：从专用走向通用基础模型

通过多机器人协作和跨任务泛化能力的成功，基础模型方向展现出实现通用人工智能的潜力。

XianxinMao·2025-01-23 14:42

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建

预训练数据的构建不仅影响模型的性能，还决定了模型的泛化能力和应用范围。在本文中

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测

64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用1.1算法简介BP（BackPropagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络

墨枣·2025-01-23 05:02

东南大学研究生-数值分析上机题（2023）Python 1 绪论

舍入误差与有效数1.1题目设SN=∑j=2N1j2−1S_N=\sum\limits_{j=2}^{N}\displaystyle\frac{1}{j^2-1}SN=j=2∑Nj2−11其精确值为12(

天空的蓝耀·2025-01-21 23:31

【人工智能】Python实战：构建高效的多任务学习模型

编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习（Multi-taskLearning,MTL）作为机器学习领域中的一种重要方法，通过在单一模型中同时学习多个相关任务，不仅能够提高模型的泛化能力

蒙娜丽宁·2025-01-21 18:16

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

摘要预训练的大语言模型（LLMs）近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。

feifeikon·2025-01-21 15:19

MATLAB 均方根误差MSE、两图像的信噪比SNR、峰值信噪比PSNR、结构相似性SSIM

今天的作业是求两幅图像的MSE、SNR、PSNR、SSIM.代码如下：clc;closeall;X=imread('q1.tif');%读取图像Y=imread('q2.tif');figure;%展示图像subplot(1,3,1);imshow(X);title('q1');subplot(1,3,2);imshow(Y);title('q2');%使得图像每个像素值为浮点型X=double(

lingllllove·2025-01-21 08:19

路径规划：环境适应性路径规划_（7）.路径规划的不确定性处理

不确定性可以来源于多种因素，包括传感器误差、环境变化、动态障碍物等。处理不确定性是确保路径规划算法在实际应用中能够稳定、可靠运行的关键。

zhubeibei168·2025-01-21 07:36

PyTorch 基础数据集：从理论到实践的深度学习基石

而在深度学习的体系中，数据扮演着举足轻重的角色，它是模型训练的基础，如同建筑的基石，决定了模型的性能和泛化能力。

那年一路北·2025-01-21 07:05

【ORB-SLAM2：九、BA优化】

通过最小化图结构中的重投影误差，BA在提高地图精度和轨迹优化方面发挥了核心作用。本章将围绕BA优化展开，从图优化工具简介到优化函数分类，再到具体的局部BA和Sim3优化边的解析进行详细阐述。

KeyPan·2025-01-21 03:28

PID控制器闭环系统工作原理

从设定点到目标值的输入，再到传感器测量的实际输出值，整个系统通过比较器计算误差，并利用PID控制器（包含比例、积分和微分项）生成控制动作。

·2025-01-20 13:31

3d系统误差分析

系统标定重投影误差预估在计算机视觉和三维重建领域中，评估一个相机系统标定精度的重要指标。通过比较真实的三维点在图像中的投影位置与标定模型计算出的投影位置之间的差异，来衡量标定的准确性。

Ai智享·2025-01-20 07:16

matplotlib怎么画——柱形篇

的坐标值,height=柱形的高度,width=柱形的宽度,bottom=柱形底部的y值（默认为0）,tick_label=柱形对应的刻度标签,xerr=如果未设为None，则需要为柱形图添加水平/垂直误差棒

会蹦的鱼·2025-01-19 23:49

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

正文：在自然语言处理（NLP）领域，Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。

橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4

小小小小祥·2025-01-19 15:40

详解深度学习中的Dropout

这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

数据增强方法及其工具

数据增强有助于增加数据的多样性，减少过拟合，提升模型的泛化能力，尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。

cxr828·2025-01-19 07:09

神经网络初始化 (init) 介绍

文章目录引言1.初始化的重要性1.1打破对称性1.2控制方差1.3加速收敛与提高泛化能力2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法

迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

行为识别的方法

典型算法：时空关键点（Space-TimeInterestPoints）：基于视频图像中的关键点在时空维度上的变化来提取动作特征，但可能忽略视频细节，泛化能力较弱

人工智能专属驿站·2025-01-18 11:07

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的

ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

不断优化簇中心位置，最小化簇内样本与其中心点之间的总距离（即误差平方和，SSE）。适用

KeyPan·2025-01-17 15:23

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

常见的改进方向增大训练数据集：通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。改进模型结构：例如增加网络层数、调整神经元数目或选择更适合任务的架构。

KeyPan·2025-01-17 13:35

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

基于 React 和 Vite 的前端项目自动化测试方案

例如在表单功能从简单到复杂的迭代过程中，手动测试成本会指数级增长且可能无法完成所有测试，此时引入自动化测试能提升效率、保证测试覆盖范围、减少误差和遗漏、实现用例重复使用等。

·2025-01-17 10:27

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题4.模型泛化小结系列链接

盼小辉丶·2025-01-17 00:10

PID算法基础

1.基础介绍PID（比例-积分-微分）是一种常用的控制器，通常用于调节过程控制系统中的稳态误差。它是由三个基本部分组成的：比例（P）、积分（I）和微分（D）。

weixin_52799893·2025-01-16 23:59

显卡的结构和工作原理及发展历史与现状

目前显卡主要采用黄色和绿色PCB板，而蓝色、黑色、红色等也有出现，虽然颜色并不影响性能，但它们在一定程度上会影响到显卡出厂检验时的误差率。显卡的下端有一组“金手指”（显卡接口），它可以插入

pizi0475·2025-01-16 21:48

智能化河流水位与流量监测系统：提升水资源管理与环境保护

传统的人工测量方法虽然有效，但存在一定的局限性，如人工误差、监测频率低以及对突发事件反应慢等问题。

DX_水位流量监测·2025-01-16 15:44

k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题)

聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：-------

寻找你83497·2024-09-16 08:39

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