泛化误差第2页

女儿的高考倒计时-119天

一直以来我都觉得武大是一所偏文的名校，看了这个‘排名’之后，才知道自己之前的判断是有很大误差的。

fyl_Lanny·2024-09-05 01:05

语义分割笔记

样本数量：较大的数据集通常可以提升模型的泛化能力，但收集和标注大量样本是一个费时费力的过程。数据多样性：如果数据集包含多样化的

Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

机器学习系列12：反向传播算法

具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理：深

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

AD的差分输入与单端输入

对于差分输入，每一个输入信号都有自有的基准地线;由于共模噪声可以被导线所消除，从而减小了噪声误差。单端输入时，是判断信号与GND的电压

weixin_30646505·2024-09-04 03:52

2-82 基于matlab的多种工况下融合EKF的AUV定位误差

基于matlab的多种工况下融合EKF的AUV定位误差，工况1：AUV工况2：应答器基阵+速度传感器+角度传感器；工况3：AUV和AUV+速度传感器+角度传感器；工况4：应答器基阵；工况5：AUV和AUV

'Matlab学习与应用·2024-09-04 02:47

中国各地级市的海拔标准差

较小的标准差意味着测量结果较为一致，而较大的标准差则可能指出数据的波动性或测量误差。

小王毕业啦·2024-09-03 21:48

遗传进化算法进行高效特征选择

因此，我们需要从原始特征集中选择一个最优子集，以提高模型的泛化性能和效率。特征选择的目标是找到一个二元掩码向量，对应每个特征的保留(1)或剔除(0)。

广东数字化转型·2024-09-03 05:08

python奇数平方和_平方和

平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算

weixin_39807352·2024-09-02 23:54

《Motion Forecasting with Dual Consistency and Multi-Pseudo-Target Supervision》论文阅读之DCMS

山水之间2018·2024-09-02 04:30

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

神经网络使用误差反向传播算法进行训练，该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差，并根据这些误差的比例更新模型权重。

背包客研究·2024-09-01 20:15

【XR】优化SLAM SDK的稳定性

以下是一些主要的优化方法：1.传感器融合优化方法:将多个传感器的数据（如摄像头、加速度计、陀螺仪、磁力计）进行融合，以补偿单一传感器可能存在的误差。

大江东去浪淘尽千古风流人物·2024-09-01 11:44

工厂经营日记5月2日

因为现在的工厂经营日记是第2天早上写的，所以说这个有一天的误差。今天早上全厂工人放假。昨天晚上迎来了客户，迎来了弟弟一家三口，晚上已经很热闹了，在下面相聚真的是缘分。

吴桂昌专注阀片定制30年·2024-09-01 04:10

PyTorch nn.MSELoss() 均方误差损失函数详解和要点提醒

文章目录nn.MSELoss()均方误差损失函数参数数学公式元素版本要点附录参考链接nn.MSELoss()均方误差损失函数torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce

Hoper.J·2024-09-01 01:14

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

一、nn.MSELoss()是PyTorch中的一个损失函数，用于计算均方误差损失。均方误差损失函数通常用于回归问题中，它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。

AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

工业数据采集平台：从起源到崛起的辉煌历程

工人们需要手动记录各种数据，不仅效率低下，还容易出现误差。然而，随着科技的不断进步，工业数据采集平台应运而生。它的出现，彻底改变了这一局面。数据采集系统起始于20世纪50年代，195

蓝鹏测控·2024-08-31 21:52

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。

2402_85758349·2024-08-31 21:19

数据分析及应用：如何分析基于绝对中位差的异常值检测问题？

值存在异常有多种原因：（1）可能是数据收集方式有问题，比如记录值的仪表存在误差；（2）可能是数据输入错误导致的；（3）还可能是因为数据生成时环境出现异常，这意味着数据点是正确的，但应谨慎根据数据得出任何结论

莫叫石榴姐·2024-08-31 10:38

graphRAG原理解析——基于微软graphRAG+Neo4j llm-graph-builder

知识图谱的生成上，利用大模型的泛化能力来自动生成和构建知识图谱，包括实体、关系和属性等。其相较于微软开源的GraphRAG（以下简称MS-GRAG）有很多相似和同源之处，但也有很多的不同。

赖皮猫·2024-08-31 05:32

困扰我四年之久的“胃病”竟然是这样治好的 | 来访者说

大小医院各种治疗尝试了个遍，钱大把大把地花，罪一遍一遍地受，生意耽误了，家人也失去了耐心，可病情却不见任何好转，甚至还泛化出各种新的怪病。

强迫症咨询师木木·2024-08-31 04:48

2021-04-25

我这周的统计不是特精准，掐头去尾减自我感觉的误差。悦维老师的提议很好，轻松做志愿，一家人愉快达成，最后一位计时也轻松，顺而为之，也让每一个家人都学会如何计时。我的观点，一个人的成长不是成长，大

李心语·2024-08-30 17:40

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

然而，梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如，在鞍点或局部最小值处，梯度接近零，导致模

z are·2024-08-30 08:14

应用案例|亚克力板CNC加工自动化上下料

传统的人工取料、放置以及加工完成后的人工下料、重新上料流程，不仅效率低下，而且存在人为误差和安全隐患。

Fuweizn·2024-08-30 01:56

leetcode-2469|菜鸟提升日记20240828

与实际答案误差不超过10-5的会视为正确答案。注意：开氏度=摄氏度+273.15华氏度=摄氏度*1.80+32.00示例1：输入：ce

霜见月九·2024-08-29 22:08

sklearn 评估模型常用函数

这些指标和工具可以帮助你了解模型在训练集和测试集上的表现，以及模型是否能够很好地泛化到未见过的数据。以下是一些`sklearn.metrics`中常用的函数和指标：1.

小Z资本·2024-08-29 19:45

大模型智能进阶之路：探索未来AI的无限可能

然而，正如任何技术一样，大模型也面临着诸多挑战，尤其是在理解力、泛化能力和适应性方面。那么，如何让大模型变得更聪明，以适应复杂多变的环境呢？首先，我们需要深入理解大模型的运作机制。

江佑IT·2024-08-29 12:32

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失

早起星人·2024-08-29 09:44

Datawhale AI夏令营-task03

**数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力，使其能够在未见过的数据上表现得更好。**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作，生成新的训练样本。

ghost_him·2024-08-29 06:50

道法项目合作报告

每个人都有自己的事情要去做，空闲的时间也都不一样，这就意味着大家没办法在同一时间内聚到一起去讨论，去分配任务，只能打字，并不是说打字有什么问题，而是文字的表达方式可能会造成不同人的理解误差。

小鹭_Fxqqq12·2024-08-29 03:38

【自动驾驶】控制算法（四）坐标变换与横向误差微分方程

写在前面：欢迎光临清流君的博客小天地，这里是我分享技术与心得的温馨角落。个人主页：清流君_CSDN博客，期待与您一同探索移动机器人领域的无限可能。本文系清流君原创之作，荣幸在CSDN首发若您觉得内容有价值，还请评论告知一声，以便更多人受益。转载请注明出处，尊重原创，从我做起。点赞、评论、收藏，三连走一波，让我们一起养成好习惯在这里，您将收获的不只是技术干货，还有思维的火花！系列专栏：【运动控制】系

清流君·2024-08-28 18:58

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。

ShuQiHere·2024-08-28 13:20

什么是损失函数？

损失函数就是用来衡量模型在这个映射过程中产生的误差的函数。不同类型的任务会使用不同

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

Python(R)均方根误差平均绝对误差导图

要点回归模型评估指标评估薪水预测模型评估员工倦怠率模型评估大气分析生成式对抗模型目标对象缺失下，性能估算法追踪模型误差指标降尺度大气学模拟模型准确性评估蛋白染色质相互作用模型评估Python回归误差指标平均绝对误差表示数据集中实际值和预测值之间的绝对差的平均值

亚图跨际·2024-08-27 15:31

代谢组数据分析（十八）：随机森林构建代谢组诊断模型

我们将L1约束的系数设置为0.01，并根据10,000次随机交叉验证的平均误分类误差选择了十个非零系数的特征。在发现数据集上使用引导聚合方法训练了

生信学习者2·2024-08-27 10:27

如何提升大模型的智能水平？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？

刷刷刷粉刷匠·2024-08-26 11:21

回归分析系列22— 稳健回归

传统的线性回归对异常值非常敏感，因为它最小化的是平方误差。这意味着大的离群点会对回归系数产生很大影响。

技术与健康·2024-08-26 11:20

闲时碎笔—写在时间里的琐忆

2017.12.3善当在于彼此的多样有效的协调化同在，是主体持有的广泛化各自承载的既定化受用自足，如此便可相应地契合美之所在（所指），而同时趋向于一种状态的结构性阶段化完整观照并落实于具体的作为性展开。

宙六十三·2024-08-26 10:44

【matlab】分类回归——智能优化算法极限学习机

ELM以其训练速度快、泛化能力强、易于实现等

passion更好·2024-08-26 06:26

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法

盛寒·2024-08-25 18:11

js 常见面试题

今天不想写别的了，我想写一些面试题，提一提基础1为什么js的定时器会出现误差很多人遇到这个不知道，回答这个问题的一个方向，也不知道这个为题在考察一些什么这个问题其实是考的js的为什么会出现同步和异步异步的执行首先回答一下

怠惰小白程序员·2024-08-25 17:32

大模型LLM的Token相关问题：模型不同，token计算不同，gpt对token的计算，我们如何选择token及token评估模型

或者如何平衡token大小和模型的泛化能力？四、在进行模型训练时，如何评估token大小对模型性能的具体影响？一、gpt系列模

Itfuture03·2024-08-25 07:33

迁移学习之领域泛化

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域

踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

数学基础 -- 梯度下降算法

它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中，用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作：初始化参数：随机初始化模型的参数（如权重和偏差），也可以用特定的策略初始化。

sz66cm·2024-08-24 15:25

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()

2401_83977689·2024-08-24 05:50

机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析

数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例（多项式简化求值）计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题

WarrenRyan·2024-08-24 04:28

工业定位系统，基于UWB定位技术的定位系统

再者，UWB定位系统的超高精度，定位误差小于10cm，使企业能够很精确的对人员进行监控。最为重要的是，UWB定

项目源码库·2024-08-23 06:54

基于深度学习的自适应架构

这类架构旨在提高模型的灵活性、效率和泛化能力，特别是在面对资源受限或任务多样化的情况下。

SEU-WYL·2024-08-22 13:48

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