泛化误差第18页

机器学习-线性回归

要求使得所有点到这条线的误差最小。误

有语忆语·2024-01-13 07:09

国内外十大语言模型横向对比测评（截至2023.12.8）

目录长距离捕获力+精确度多语种泛化能力+关键信息捕捉多轮对话+数学计算推理

弱冠少年·2024-01-13 05:11

一元线性回归模型（公式推导+举例应用）

文章目录引言模型表达式均方误差和优化目标最小二乘法利用协方差和方差求解kkk和bbb结论实验分析引言一元线性回归是回归分析中简单而重要的一种模型，旨在找到一条直线，以最佳方式拟合输入变量与输出变量之间的关系

Nie同学·2024-01-12 23:50

7-4 jmu-Java-01入门-开根号 --笔记篇

步长=0.0001，epsilon(误差)=0.0001循环继续的条件：平方值epsilon###说明与参考数值输出保留6位小数，使用System.out.printf(“%.6f\n”)求平方，参考Math.pow

天真且kk·2024-01-12 22:01

过拟合和欠拟合

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:39

机器学习速成课程学习笔记9:泛化

以下三项基本假设阐明了泛化：我们从分布中随机抽取独立同分布(i.i.d)的样本

HBU_DAVID·2024-01-12 20:49

新冠检测辅助平台v1.0.0需求说明书

06createdby黄磊设计宗旨：最小化用户操作/功能实用/简洁至上背景全员核酸，每日一检，检测标本爆发的背景下，检测过程加上软件协助，可以极大的提高检测效率（每以个pcr板可以节省人工10-15分钟）的同时，减少过程误差

芸香科代表·2024-01-12 18:00

【机器人控制】——自适应抗扰控制（ADRC）

自适应抗扰控制1.PIDPID的控制器输入是误差eee，输出是控制量uuu控制的目的是：使输出yyy跟踪上输入rrr优势：→“基于误差，消除误差”→“原理简单，易于实现”→“充分利用过去、现在和将来的信息

Piccab0o·2024-01-12 17:04

127基于matlab的卡尔曼滤波在目标跟踪中应用仿真研究

基于matlab的卡尔曼滤波在目标跟踪中应用仿真研究，模拟目标真实轨迹z，形成观测数据（真实轨迹位置数据迭加上观测数据），递推估计，计算估计误差画出目标轨迹、测量数据、滤波数据曲线；滤波误差的均值曲线；

顶呱呱程序·2024-01-12 15:29

多元线性回归模型（公式推导+举例应用）

文章目录引言模型表达式均方误差和优化目标最小二乘法广义线性模型范数XTX\mathbf{X^TX}XTX不是满秩情况下，回归问题的解决方案岭回归套索回归弹性网络回归（ElasticNet）XTX\mathbf

Nie同学·2024-01-12 14:00

BP神经网络（公式推导+举例应用）

文章目录引言M-P神经元模型激活函数多层前馈神经网络误差逆传播算法缓解过拟合化结论实验分析引言人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANNs）作为一种模拟生物神经系统的计算模型

Nie同学·2024-01-12 14:00

抡洋镐

铁路工人的工作是精细的，无论是曲线的正矢，横向的水平、纵长的高低、限界的宽窄、以及轨缝的大小等，都是用毫米衡量的，误差就把握在那微小的刻度之间。

清鸿山人·2024-01-12 13:21

【数值分析】逼近，正交多项式

逼近由离散点（函数表）给出函数关系通常有两种方法：使用多项式插值使用多项式插值会带来两个问题：1.龙格现象2.数值本身带有误差，使用插值条件来确定函数关系不合理三次样条插值三次样条插值克服了龙格现象，但计算量大

你哥同学·2024-01-12 11:26

C#，数值计算，高斯消元法与列主元消元法的源代码及数据动态可视化

本程序的运行效果：1、高斯消元法的动画演示2、高斯列主元消元法的动画演示列主元素消去法是为控制舍入误差而提出来的一种算法，列主元素消去法计算基本上能控制舍入误差的影响，其基本思想是：在进行第k(k=1,2

深度混淆·2024-01-12 11:41

DomainForensics: Exposing Face Forgery across Domains via Bi-directional Adaptation

3.许多工作试图在数据层面上寻找各种方法共有的伪造痕迹以提升检测技术的泛化性能。4.数据增强、频域特征提取、零样本学习、少样本学习都有各自的缺点。

二苏旧局吖·2024-01-12 09:26

Self-supervised Learning of Adversarial Example: Towards Good Generalizations for Deepfake Detection

先有提升检测器泛化性能的思路有两种，但都有缺陷：合成伪造数据：能合成的伪造类型比较有限。提取共有特征：共有特征对预处理步骤敏感，在不同数据集中呈现较大差异。

二苏旧局吖·2024-01-12 09:25

机器学习如何改变缺陷检测的格局？

这大大提高了缺陷检测的效率和准确性，减少了人工干预和误差。多种缺陷检测：机器学习算法可以对各种缺陷进行检测，例如表面缺陷、裂纹、气泡等。这使得在生产线、制

matlabgoodboy·2024-01-12 09:14

【pytorch】使用pytorch构建线性回归模型-了解计算图和自动梯度

使用pytorch构建线性回归模型线性方程的一般形式衡量线性损失的一般形式-均方误差pytorch中计算图的作用和优势在PyTorch中，计算图（ComputationalGraph）是一种用于表示神经网络运算的数据结构

精英的英·2024-01-12 08:49

ME6211C33M5G-N 输出3.3V 500mA 线性稳压器LDO 参数

ME6211内部包括参考电压源、误差放大器、驱动晶体管、电流限制器和相位补偿器。ME6211的电流限制器的折叠电路也可以作为输出电流限制器和的短路保护。输出引脚。

深圳市润泽芯电子有限公司·2024-01-12 07:19

共读：14. 扩充你的武器库：如何精选好的主流指数

（1）抓住这4个关键点：跟踪误差较小、交易手续费低、规模大、成立时间较长（2）避免投资范围相似的规模指数：上证50和沪深300指数，投资范围重合度很高，买其中之一即可（3）投资规模指数，也要结合完整的投资策略二

叶一Yy·2024-01-12 07:57

超详细讲解无迹卡尔曼（UKF）滤波（个人整理结合代码分析）

——针对系统的不确定性：1.不存在完美的数学模型2.系统的扰动不可控、也很难建模3.测量传感器存在误差例1：通过系统的状态方程得出的电流值i1，和传感器测得的电流值i2，由于不确定性的存在，两个值都不准确

『蒋小''`花』·2024-01-12 06:49

git 中的概念

本文的一些概念都是使用英文为主，这是因为在不同文章里可能会存在一些翻译问题，会导致大家有一些理解误差。repository我们更多的将其翻译为「仓库」，我们要使用Git进行版本控制，

dralexsanderl·2024-01-12 02:39

【子悦学习】原来理解感统是错误的

但家长有发现自己在给予孩子感统训练的时候，也正在让孩子做一些重覆性，难以泛化，甚至会造成孩子更狭隘的活动吗？滑板60个，蹦床300下，转抱桶30下……等等。在最近这几个月许多幼儿园发生了让人心疼

小石头家庭干预·2024-01-12 00:38

[23-24 秋学期] NNDL-作业2 HBU

对于习题2-1，平方损失函数在机器学习课程中学习过，但是惭愧的讲，在完成这篇博客前我对均方误差和平方损失函数的概念还有些混淆。

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:53

【22-23 春学期】AI作业5-深度学习基础

均方误差和交叉熵损失函数，哪个适合于分类？哪个适合于回归？为什么？

HBU_David·2024-01-12 00:23

如何入门yolo目标检测？

yolo模型的训练样本构建的方法理解yolo模型的损失函数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

AAI机器之心·2024-01-11 20:48

大语言模型训练数据常见的4种处理方法

但是，大多数研究人员都普遍认为训练数据是影响大语言模型效果以及样本泛化能力的关键因素之一。从此前的研究来看，预训练数据需要涵盖各种类型，包括网络数据、图书、论文、百科和社交媒体等，还需

工业甲酰苯胺·2024-01-11 19:56

温故知新 - 论如何高效地写工作邮件

但滥用邮件也会造成陷阱，例如由于缺乏直观带来的沟通误差；语言被曲解；回复效率不可控；邮件数量庞大等等。同时，作为工作内容的一部分，邮件是白纸黑字的存在。相较于电话或当

麦克斯谷·2024-01-11 18:19

2018-02-23 谈谈未来焦虑症

当然我还是会不断地输出我的价值观，以改变她把大部分精力泛化到娱乐节目上的现状；然而她对我的说劝却不以为然，

odoter·2024-01-11 17:48

08-20201012 感知机2 感知机的权重调整过程叫不叫反向传播？

神经网络的学习主要蕴含在权重和阈值中，多层网络使用上面简单感知机的权重调整规则显然不够用了，BP神经网络算法即误差逆传播算法（errorBackPropagation）正是为学习多层前馈神经网络而设计，

野山羊骑士·2024-01-11 12:08

C++标准学习--tuple

tuple是一个固定大小的不同类型值的集合，是泛化的std::pair。我们也可以把它当做一个通用的结构体来用，不需要创建结构体又获取结构体的特征，在某些情况下可以取代结构体使程序更简洁直观。

baidu_16271159·2024-01-11 12:42

支持向量机（SVM）进行文本分类的Python简单示例实现

SVM的优点在于可以处理高维数据，具有较好的泛化能力和鲁棒性。同时，SVM还可以使用核函数将数据映射到更高维的空间中，从而处理非线性问题。SVM的核心是支持向量，即距离

ASS-ASH·2024-01-11 11:01

集成学习介绍

一、集成算法1、定义集成学习（ensemblelearning）本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，所以常常比单一学习器具有更为显著的泛化性能。

bb8886·2024-01-11 09:45

神经网络中的损失函数（上）——回归任务

神经网络中的损失函数前言损失函数的含义回归任务中的损失函数平均绝对误差（MAE）L1范数曼哈顿距离优点缺点均方误差（MSE）均方误差家族L2范数欧氏距离极大似然估计优点缺点smoothL1LossHuber

liuzibujian·2024-01-11 07:53

【论文学习】InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback

前言：语言模型的输出依赖于预训练的数据集，研究者想要探索无监督领域的模型，使其仅仅依赖无标签的数据就可以实现不错的效果，为了让模型的泛化性能尽可能的强，研究者会提供尽可能大的数据集。

Shackles Lay·2024-01-11 06:34

用于生成信息提取的大型语言模型综述

最近，生成式大型语言模型（LLMs）在文本理解和生成方面展示出了非凡的能力，可以在各个领域和任务中进行泛化。因此，许多研究提出了利用LLM

AI知识图谱大本营·2024-01-11 04:27

这是不是你想了解的？

是私人化、平民化、普泛化、自主化的传播者，以现代化、电子化的手段，向不特定的大多数或者特定的单个人传递规范性及非规范性信息的新媒体的总称。那么自媒体运营顾名思义，就是通过一些特定的方式和

简单的简单Ing·2024-01-11 02:42

AlexNet论文精读

使用了大的深的卷积神经网络进行图像分类；采用了两块GPU进行分布式训练；采用了Relu进行训练加速；采用局部归一化提高模型泛化能力；重叠池化，充分利用信息，提高精度；dropout减少神经元之间的依赖性

warren@伟_·2024-01-11 02:02

数模学习day09-cftool使用

Results分析画好之后结果就呈现在这里了这里的p1就是拟合系数，也就是前一篇文章的kp2就是前面文章的bp1和p2后面就是置信区间SSE就是误差平方和R-square就是拟合优度，就是R方，调整R方用于归

WenJGo·2024-01-10 23:19

使用raymarching实现体积雾

如果小于设置好的误差值，就视为接触到物体，返回距离值。如果判断没接触到，则沿着光线向量前进刚刚计算出的距离值

ZanDatsu·2024-01-10 20:21

c# 实现PID参数调节

在PID控制器中，这三个参数共同作用以实现对控制系统的精确、快速且稳定的控制效果：比例（P）参数：Kp（比例系数）决定了系统对于误差（设定值与实际值之间的差）的即时响应程度。

wangyue4·2024-01-10 19:39

记录一下scrollview偏移问题

今天项目中遇到一个，明明正确设置了scrollview的frame和contentsize，但是滑动时还是出现偏移误差。

MRGOD1994·2024-01-10 19:21

AP8854 宽压降压电源管理芯片12-80V 7v2.5A 应用于电动车手暖套的PCB线路

AP8854一款宽电压范围降压型DC-D电源管理芯片，内部集成使能开关控制、基准电源、误差放大器、过热保护、限流保护、短路保护等功能，非常适合宽电压输入降压使用。

深圳市世微半导体有限公司·2024-01-10 18:21

(Matlab)基于CNN-GRU的多维时序回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)

，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络(GRU)结合，进行数据回归预测输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多变量、多输入时序回归预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:22

(Matlab)基于CNN-GRU的多输入分类(卷积神经网络-门控循环单元网络)

，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络(GRU)结合，进行数据回归预测输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量、多输入分类预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:51

(Matlab)基于CNN-GRU的多维回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)

，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络(GRU)结合，进行数据回归预测输入训练的数据包含18个特征，1个响应值，即通过18个输入值预测1个输出值（多变量、多输入回归预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2024-01-10 15:08

项目管理：风险的来源及管理方法

以下几种风险需特别关注：措施不足：成本与行动的误差，如同船行浅滩，稍有不慎便偏离航向，导致高昂代价。日程压力紧：期限过紧如绷紧的弦，可能导致质量下滑、士气低迷、摩擦增多，甚至项目夭折。

进度猫·2024-01-10 15:13

多无人机航迹规划算法

•模型、直观，易理解，易实现，体系稳定成熟过于依赖长机，存在误差传导问题。•虚拟结构法•将多无人机机群当作一个统一的虚拟刚体。

cynicism??·2024-01-10 14:08

计算机视觉下的数据增强

这有助于提升模型的泛化能力，减轻过拟合，增强模型对各种变化和噪声的鲁棒性。

Algorithm_Engineer_·2024-01-10 13:45

选择三个机器学习算法，代码实现，并选择一个数据集进行性能分析

线性回归算法通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合线，误差是指实际观测值与回归线预测值之间的差异。

Aurora_木迦·2024-01-10 11:37

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