泛化误差第12页

应用机器学习的建议 (Advice for Applying Machine Learning)

1.决定下一步做什么问题：假如，在你得到你的学习参数以后，如果你要将你的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试，假如说你发现在预测房价时产生了巨大的误差，现在你的问题是要想改进这个算法，接下来应该怎么办

清☆茶·2024-01-25 07:22

【深度学习】初识深度学习

传统系统和深度学习的区别：传统编程系统：定义规则，输入数据获取输出（定义f(x)、x求得y）深度学习系统：输入答案和数据，输出规则（定义x、y求得f(x)，且f(x)具有泛化性）规则f(x)规则f(x)

wmh1024·2024-01-25 07:19

PCL使用滤波器去除异常值

此外，测量误差会导致稀疏异常值，从而进一步破坏结果。这会使局部点云特征（例如表面法线或曲率变化）的估计复杂化，从而导致错误的值，进而可能导致点云配准失败。

目标成为slam大神·2024-01-25 01:01

pcl之滤波器（二）

此外，测量误差会导致稀疏的异常值，从而影响结果。这

icecream_cheese·2024-01-25 01:59

利用梯度下降实现线性拟合

作业要求本作业题要求使用线性拟合，利用梯度下降法，求解参数使得预测和真实值之间的均方误差（MSE）误差最小。

Metaphysicist.·2024-01-24 23:31

【文献阅读】大模型增强的语言与知识推理

特性三：大模型的泛化能力，基于指令驱动和反馈学习等机制实现。特性四：推理过程依赖生成过程，容易产生幻觉生成问题，导致推理结果缺乏可靠性。1.2知识图谱推理特性一：依靠显示获取的符号知识，

SuperCooper·2024-01-24 22:34

android基础知识梳理

接下来开始androidjava基础梳理我是先整理android基础知识呢还是java相关的泛化，反射，依赖注入等基础点的功能梳理呢。先来看下一些基础相关的巩固泛型，反射，依赖注入。

练习本·2024-01-24 18:09

松下伺服参数设置及控制算法实现

以下是一些常见的伺服参数及其含义：P（比例增益）：用于校正位置误差的参数。增大P值可以增加响应速度，但可能引发

LiJavascript·2024-01-24 16:59

软件工程测试2

【单选】在类图中，哪种关系表达总体与局部的关系A.泛化B.实现C.聚合D.依赖答案：C3.

白小筠·2024-01-24 15:40

【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法

目录1从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)1.1从f(x)对y的回归模拟开始1.2从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题1.3f

奔跑的犀牛先生·2024-01-24 13:43

【RT-DETR有效改进】华为 | GhostnetV2移动端的特征提取网络效果完爆MobileNet系列

ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小

Snu77·2024-01-24 11:18

机器学习整理

性能度量经验误差和泛化误差经验误差：泛化误差：欠拟合和过拟合欠拟合：相较于数据而言，

Loli_Wolf·2024-01-24 09:48

空间统计建模

燕南路GISer·2024-01-24 09:45

工厂方法模式

具体类的设计如下：1.类图中的符号+：表示public-：表示private#：表示protected2.泛化关系(继承)用带空心三角箭头的实线来表

刘架构·2024-01-24 08:41

【AIGC】CLIP

这有助于模型学到更具泛化性的表示。双向编码器：Clip包括两个部分的编码器，一个用于处理图像输入，另一个用于处理文本输入。这两个编码器都被设计为强大的神经网络，能够将输入数据映射到高维空间的表示。

资料加载中·2024-01-24 07:36

【AIGC】基于多个图像ID嵌入的定制化逼真人物照片(photomaker)

类似的工作有ipadapter,lora,Dreambooth.这些方法不是消耗算例和时间就是效果不明显，不具有泛化性。

资料加载中·2024-01-24 07:01

工程师每日刷题 -2

文章目录1、深度学习2、算法与数据结构2.1、方法一：暴力解法2.2、方法二：双指针法（快慢指针法）3、编程基础3.1、问题一:3.2、问题二1、深度学习模型泛化性差，如何解决？

Nice_cool.·2024-01-24 06:13

数据类型与数据约束

int（-21亿到21亿，0到42亿）,bigint(从小到大）小数：decimal、float、doubledeciml(M,N),如decimal(5,2)表示共存五位数，小数占两位，存储小数要求没有误差时使用

Ч689·2024-01-24 05:57

[2021-09-28]经典面试题-井盖为什么是圆的

、从搬运上来讲：圆形搬运起来会比较方便，搬不动了可以滚呐二、从形状来说，圆形也更符合人的提醒事项，方便施工人员进出，不容易发生磕碰三、从工业的角度：圆的形状比较容易加工，而且由于只有直径一个尺寸，会对误差的容忍度更

许忠慧·2024-01-24 04:58

【开发】技术方案实现与评审

【开发】技术方案实现与评审文章目录1、方案评审1.1What（方案的设计与推导）1.2How（方法论，思考，沉淀）1.3表达（具象，抽象，再泛化）2、方案实现1、方案评审目的：证明你的能力符合目标职级的要求

小哈里·2024-01-24 01:33

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高—过拟合是什么：当模型复杂度越高，对训练集拟合程度越高，然而对新样本的泛化能力却下降了

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

matlab自动控制状态反馈设计PID控制回路、保证控制效果

1、内容简介略36-可以交流、咨询、答疑2、内容说明控制理论报告系统描述已知系统的传递函数为，以T=0.25s对系统采样，要求：1）设计PID控制回路，能够实现闭环系统，稳态误差在斜坡输入情况下为0。

studyer_domi·2024-01-24 01:44

C++：vector删除和增加元素，vector操作简洁清晰

一、简介Vector就是线性数组的一种抽象和泛化，它也是由具有线性次序的一组元素构成的集合。

JacksonKim·2024-01-24 00:10

1986-Minimum error thresholding

该论文假设原始图像中待分割的目标和背景的分布服从高斯分布，然后根据最小误差思想构建最小误差目标函数，最后取目标函数最小时的阈值为最佳分割阈值。

是聪聪黄吖·2024-01-23 23:40

loadrunner脚本，并发函数web_concurrent_start(null),web_concurrent_end(null)使用

loadrunenr脚本中的代码是串行执行，一般响应时间比较快的服务，误差不会很明显。遇到接口或服务很多的脚本，如果耗时又比较长的话，再串行起来的话，就会很慢。

一只胖嘟嘟~·2024-01-23 22:48

自媒体人应该借今日头条凤凰新闻被约谈之事，吸取教训，引以为戒

茧破·2024-01-23 22:03

安科瑞BMS蓄电池在线监测详情介绍

因为电芯是一个电化学的过程，多个电芯组成一个电池，由于每个电芯特性，无论制造多精密，随这使用时间，环境，各个电芯都会存在误差与不一致的地方。

Acrel_yy·2024-01-23 15:19

Python多项式回归sklearn

然而，过高的多项式次数可能导致过拟合，对新数据的泛化能力较差。多项式回归可以通过最小化损失函数来找到最优的回归系数。一种常见的方法是使用最小二乘法

rubyw·2024-01-23 14:50

Transformers在数据量不足时，训练不能很好地泛化

Transformers缺乏CNN固有的一些归纳偏置(inductivebiases)——如平移等效性和局部性(translationequivarianceandlocality)，因此在数据量不足时，训练不能很好地泛化

pythonSuperman·2024-01-23 10:31

pytorch学习笔记（十）

（反向传播）看官方文档每个输入输出相减取平均取绝对值再取平均第一个损失函数：L1Loss（差的绝对值取平均）需要注意输入输出N=batch_size你有多少个数据第一个损失函数：MSELoss（平方差误差

満湫·2024-01-23 10:45

【PyTorch】6.Learn about the optimization loop 了解优化循环

训练模型是一个迭代过程；在每次迭代中，模型都会对输出进行猜测，计算其猜测中的误差（损失），收集相对于其参数的导数的误差（如我们在上一节中看到的），并使用梯度下降优化这些参数。有关此过程的

冰雪storm·2024-01-23 10:44

损失函数与模型评估指标、目标函数的区别

xy_truey_pred120342当w=1,b=0时(即y=x，称为模型B)xy_truey_pred121343我们可以用SSE（残差平方和）来评估模型A和B哪个输出结果更好，当然对于回归问题，也可以选取MSE（均方误差

今天也要加油丫·2024-01-23 09:03

决策树的基本构建流程

这里标签的纯度的衡量指标有：分类误差；信息熵（Entropy）；基尼系数（Gini）。我们举例来看看这三个指标是如何计算的：对于单个数据集假如我们有10条样本，6条0类样本，4条1类样本

今天也要加油丫·2024-01-23 09:55

【小白学机器学习3】关于最简单的线性回归，和用最小二次法评估线性回归效果, 最速下降法求函数的最小值

4关于误差和E(θ)=1/2*(f(xi)-yi)^2这个函数本身4.0注意新手错误4.1E(θ)这个

奔跑的犀牛先生·2024-01-23 09:36

机器人3D视觉引导半导体塑封上下料

它不仅提升了生产效率，减少了人工操作的误差，还为半导体封装技术的智能化升级奠定了坚实的基础。传统的塑封上下料过程依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易出错。为了解决这一问题，3D视觉引导技术应运而生。

Fuweizn·2024-01-23 07:05

每天五分钟计算机视觉：揭秘迁移学习

这种方法大大降低了对新任务的数据需求，提高了模型的泛化能力。本文将详细介绍迁移学习的原理、应用和未来发展。迁移学习的基本原理迁移学习是一种将在一个任务上学到的知识应用于另一个

幻风_huanfeng·2024-01-23 07:59

141基于matlab的齿轮系统非线性动力学特性分析

基于matlab的齿轮系统非线性动力学特性分析，综合考虑齿侧间隙、时变啮合刚度、综合啮合误差等因素下，参数阻尼比变化调节下，输出位移、相图、载荷、频率幅值结果。程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-01-23 04:09

百日规息记第61天

定住时长：180分钟呼吸计数：230次特殊感觉：今天与昨天相比又多加了20分钟，达到了整整3个小时，算是再一次打破了定身时长的记录，最终呼吸数了230次，平均1.27次多一点，不过中途有过走神，所以可能有误差

规律呼吸实验室·2024-01-23 03:00

理财日记(如何选择指数基金？)

筛选的指标有四个:1.对比跟踪误差率，误差率低说明基金运作水平高。2.选择基金规

梦随心舞·2024-01-23 02:39

CGAL中三角形曲面网格近似

近似误差是单边的，在簇与其相关代

网卡了·2024-01-23 02:00

争取日更0902：疫情下的孕期日记

距离停止工作大概2周+，感觉整个精神都松下来了，最近测血压直接只有100/60+水平，遥想在美国诊所被查出来高血压170/120，简直无语了，谁说得清是什么误差。。。

kumago·2024-01-23 02:27

2022-04-14 读王阳明传习录的感悟

这里把心的概念泛化，

彭磊882·2024-01-22 21:37

《原则》page 99-100

143提到问题的时候要具体，不要宽泛化。比如，不要说“客户顾问和分析

财才·2024-01-22 18:10

支持向量机-sklearn.svm

一、学习SVC()类的主要参数和属性1、svm.SVC类的主要参数含义参数含义C浮点数，默认为1.0，表示误差项惩罚参数。

G_瑞琴·2024-01-22 18:36

【江科大】STM32：TIM输入捕获（理论部分）

文章目录IC（InputCapture）输入捕获PWM频率知识点补充1.滤波器的工作原理：2.边沿检测器：自动化清零CNT输入捕获的基本结构PWMI基本结构滤波器和分频器的区别误差分析pwm.cmain.cIC.cPWM

白糖熊·2024-01-22 18:01

【C++智能指针篇】详解unique_ptr，类模板，使用场景和部分功能

文章目录unique_ptr的特点：无法进行拷贝构造和赋值操作的原因：可以使用移动赋值和移动构造类模板：泛化版本：部分特化：完全特化：unique_ptr一般的用法：1.1创建和删除一个对象：1.2创建和删除一组对象

白糖熊·2024-01-22 17:00

python语音情感分类（训练过程+预测）

SVMimportlibrosaimportosfromrandomimportshuffleimportnumpyasnpfromsklearnimportsvmimportjoblibimportsklearn#C:误差项惩罚参数

小孔不爱coding·2024-01-22 17:25

硬件系列（1）-电阻、电容、电感三大件

下面是目录电阻电阻参数(1)**SIZE尺寸**(2)**TOLERANCE误差**(3)PACKAGINGTYPE外包装(4)TEMPERATURECOEFFICIENTOFRESISTANCE温度(

Fandos·2024-01-22 16:00

反向传播

一、前言这是一场以误差（Error）为主导的反向传播（BackPropagation）运动，旨在得到最优的全局参数矩阵，进而将多层神经网络应用到分类或者回归任务中去。

将_4c15·2024-01-22 15:26

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- 最优控制Optimal Control Ch07-4 轨迹追踪

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-最优控制OptimalControlCh07-4轨迹追踪1.目标误差控制-误差的调节2.稳态非零值控制3.输入增量控制1.目标误差控制-

LiongLoure·2024-01-22 13:39

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