泛化

（Ridge， Lasso） Regression

因为为了提高模型的泛化能力（容错能力），w越小越好因为如果x1有错，w越小，对y的影响越小但是w为0没意义，所以w要适当保证准确率的情况下提高泛化能力和容错能力多元线性回归通过MSE（最小二乘leastsquares
王金松·2024-02-14 15:56

惩罚原理（6/90）

该观点不能解释泛化过程中泛化不足或泛化缺陷
SZ_68de·2024-02-14 12:07

论文解读：知识图谱融入预训练模型

©NLP论文解读原创•作者|疯狂的Max背景及动机以BERT为基础的预训练模型在各项NLP任务获得巨大的成功，与此同时，如何在泛化的预训练模型基础上融入某些特定领域的知识图谱以获得在特定领域内让模型有更优秀的表现
NLP论文解读·2024-02-13 14:03

【论文阅读笔记】UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING FOR TIME SERIES WITH TEMPORAL NEIGHBORHOOD CODING

UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGFORTIMESERIESWITHTEMPORALNEIGHBORHOODCODINGABSTRACT 本文提出了一种自监督框架，名为“时间邻域编码”（TemporalNeighborhoodCoding，TNC），用于学习非平稳时间序列的可泛化表示
少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-13 11:39

Python机器学习之交叉验证

交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法，交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。
一只怂货小脑斧·2024-02-13 09:32

2020-03-18

通过大量养殖情况表明，对虾“肝脏坏死”，主要是因为肝脏功能损耗，导致肝细胞大量消失，肝小管空泛化，导致肝脏收缩、硬化的结果。
水上天书·2024-02-12 16:50

Python建模复习 ：数据挖掘技术理论

第二部分数据挖掘技术理论2.1数据分析方法论KDD知识发现KnowledgeDiscoveryfromDatabase：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换（正规化、泛化、离散化）、数据挖掘、模式评估
啾啾二一·2024-02-12 13:50

Regularization&feature selection

Crossvalidation假设我们有一些有限的模型，如何来选择哪个模型能够使得其泛化能力最好？
zealscott·2024-02-12 03:00

【软件设计与体系结构】用例图、类图、时序图

引入：（将【泛化】的实线改为虚线则表示【实现】）（一条实线加一个菱形表示【聚合】）1、用例图1.用例图组成1.1图形符号1.2用例名称1.3参与者参与者所代表的角色有：人、硬件设备，或甚至是另一个系统。
嗯诺·2024-02-12 02:59

2019安徽中小学教师招聘考试教综之 “ 人物篇 ”6

经验内化论是指两种学习活动之间存在共同要素是知识产生迁移的必要条件，而迁移产生的关键是学习者在两种活动中通过概括形成了能够泛化的共同原理。
300714efb7aa·2024-02-11 18:45

论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization

传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性，要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验，我们表明这些传统的方法并不能解释大
夏洛的网·2024-02-11 18:02

【论文精读】GPT2

摘要在单一领域数据集上训练单一任务的模型是当前系统普遍缺乏泛化能力的主要原因，要想使用当前的架构构建出稳健的系统，可能需要多任务学习。
None-D·2024-02-11 15:43

梯度提升树系列8——GBDT与其他集成学习方法的比较

算法性能的比较分析2.1准确率与性能2.2训练时间和模型复杂度2.3应用实例和案例研究3.选择合适算法的标准3.1数据集的特性3.1.1数据规模与维度3.1.2数据质量3.2性能需求3.2.1准确性3.2.2泛化能力
theskylife·2024-02-11 14:39

吴恩达机器学习—正则化

过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像，但当特征变量变多时，绘制很困难。
魏清宇·2024-02-11 09:55

CVPR 2023: Style Projected Clustering for Domain Generalized Semantic Segmentation

我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：1.泛化方法:这一标准区分了不同方法对解决泛化到未见过数据的挑战的处理方式。
结构化文摘·2024-02-10 23:03

鄂维南：从数学角度，理解机器学习的「黑魔法」，并应用于更广泛的科学问题...

鄂老师首先分享了他对机器学习数学本质的理解（函数逼近、概率分布的逼近与采样、Bellman方程的求解）；然后介绍了机器学习模型的逼近误差、泛化性质以及训练等方面的数学理论；最后介绍如何利用机器学习来求解
人工智能与算法学习·2024-02-10 22:29

多项式回归

之前我们的线性回归法有个很大的限制，就是假设我们数据是成线性关系的我们实际场景中，有线性关系的情况可能是比较少的更多的数据之间他们具有的是非线性关系模型泛化对于这种模型我们也可以用线性回归来计算但是他有更加强的非线性关系我们用二次曲线来拟合效果更好我们的式子
jhkj_5154·2024-02-10 21:37

Dubbo 泛化调用简明教程——含不同类型入参处理

Dubbo泛化调用简介配置pom.xmlapplication.yml服务Provider服务Consumer不同入参的处理原生类型入参DTO入参Map方式JSON方式集合入参泛型入参简介泛化调用是指在调用方没有服务方提供的
wzz2333·2024-02-10 19:45

基于Netty实现HTTP请求转换为RPC泛化调用

基于Netty实现HTTP请求转换为RPC泛化调用接口定义HTTP请求携带参数方案一：multipart/form-data方案二：application/json字节流ToHTTP报文HttpRequestDecoder
wzz2333·2024-02-10 19:45

方差与偏差

"偏差方差分解"(bias-variancedecomposition)是解释学习算法泛化性能的一种重要工具.偏差方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解.我们知道，算法在不同训练集上学得的结果很可能不同
井底蛙蛙呱呱呱·2024-02-10 10:18

机器学习（8）

如下图所示：集成学习示意图集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。要获得好的集成，个体学习器应“好而不同”，即
LY豪·2024-02-10 03:24

深度学习在农作物病虫害识别中应用

遗传算法可以用来优化深度学习模型的参数，从而提高模型的泛化能力
yhbbobo·2024-02-09 22:56

深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案

深度学习模型训练中的调优指南大全概括了数据预处理、模型架构设计、超参数优化、正则化策略和训练技巧等多个关键方面，以提升模型性能和泛化能力。
微学AI·2024-02-09 10:47

UML基础(附绘制教程)

文章目录前言uml基本概念常见的uml图包括那些类图(classdiagram)例子基础类图样式类之间的关系泛化关系实现关系关联关系聚合关系组合关系依赖关系用例图(usercasediagram)时序图
shark-chili·2024-02-09 06:30

什么是数据挖掘

文章目录什么是数据挖掘1.分类问题2.聚类问题3.回归问题数据挖掘相关的标准库数据挖掘模型训练分类问题聚类问题回归问题关联问题模型集成模型评估评估指标混淆矩阵与标准率指标泛化能力评估什么是数据挖掘数据挖掘就是寻找数据中隐含的知识并用于生产产业价值
菜鸟长安·2024-02-09 01:44

决策树模型： ID3 、C4.5、C5.0、CART、CHAID、Quest比较

第一个选择点，有零条或者多条出边的点；  -内部点（internalnode）：只有一条入边并且有两条或多条出边的点；  -叶节点（leafnode）：最终的决策结果；  决策树学习的目的是为了产生一颗泛化能力强
cy^2·2024-02-08 20:51

（2024，弱到强蒸馏（泛化），自适应置信蒸馏，AdaptConf）视觉超对齐：视觉基础模型的弱到强泛化

VisionSuperalignment:Weak-to-StrongGeneralizationforVisionFoundationModels公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要1.简介2.相关工作3.方法3.1视觉基础模型3.2.自适应置信蒸馏4.实验0.摘要近期大型语言模型的进展引起了人们对其非凡和近乎超人的能力的兴趣，这促
EDPJ·2024-02-08 20:51

图像融合去雾、近红外去雾、(近)红外和可见光数据集

此外，作者将所提出的方法应用于手机人像编辑，低光照增强，夜景图像去雾等场景，均验证了所提方法的泛化性及有效性。所提方法，如下图所示
夏梦星晨·2024-02-08 19:13

机器学习中常用的性能度量—— ROC 和 AUC

什么是泛化能力？通常我们用泛化能力来评判一个模型的好坏，通俗的说，泛化能力是指一个机器学期算法对新样本（即模型没有见过的样本）的举一反三的能力，也就是学以致用的能力。
沉住气CD·2024-02-08 12:35

使用强化学习快速让AI学会玩贪食蛇游戏(轻量级二十分钟训练+代码)

如何让AI玩会贪食蛇，甚至比你厉害概述构建问题(强化学习求解的一般步骤)环境动作定义状态定义奖励设计训练奖励值收敛图采用第4种状态定义方法初步训练效果最终训练效果模型泛化迁移能力代码概述所用技术：强化学习
Y. F. Zhang·2024-02-08 09:24

机器学习：数据集划分笔记

数据集划分是机器学习中非常关键的步骤，能直接影响模型的训练效果和泛化能力。它的主要目的是为了评估模型对新数据的泛化能力，即模型在未见过的数据上能表现良好。
Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:35

CRNN介绍：用于识别图中文本的深度学习模型

结构分析卷积层（ConvolutionalLayers）递归层（RecurrentLayers）转录层（TranscriptionLayer）CRNN在文本识别中的应用识别不定长文本单词和场景文本的识别强大的泛化能力
kadog·2024-02-08 07:50

机器学习系列——（十六）回归模型的评估

然而，构建模型只是第一步，评估模型的性能是确保模型准确性和泛化能力的关键环节。本文将详细介绍几种常用的回归模型评估方法。
飞影铠甲·2024-02-08 06:31

【深度学习：自动化数据标签 】如何自动化数据标签 [示例 + 教程]

在泛化到新实例时，人工智能算法消耗的数据质量与其成功直接相关;这就是为什么数据专业人员在模型开发过程中花费80%的时间，确保数据得到适当的准备
jcfszxc·2024-02-08 02:19

Python 机器学习 交叉验证、网格搜索

1、交叉验证（Cross-Validation）交叉验证是一种评估模型泛化性能的方法。它涉及将数据集分成几个部分，通常是“折叠”（folds），然后将模型在一个折叠上进行
weixin_42098295·2024-02-08 01:11

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。
编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。
编程到天明·2024-02-07 15:59

动手学深度学习-02打卡

过拟合、欠拟合及其解决方案1.过拟合、欠拟合的概念2.权重衰减3.丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。
一技破万法·2024-02-07 09:06

人工智能(pytorch)搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景

其主要优势在于能够根据任务和输入数据动态调整卷积核，从而提高模型的泛化能力和性能。在实
微学AI·2024-02-07 08:41

机器学习笔记

1、机器学习为什么要打乱数据机器学习中的训练是用已知的输入数据来修改模型中的参数，以将其泛化到新的数据上。假设输入数据大致可以分为两类。
想努力的人·2024-02-07 08:06

机器学习系列——（十四）正则化回归

引言在机器学习领域，正则化回归是一种常用的技术，旨在解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用，帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。
飞影铠甲·2024-02-07 06:28

随机森林算法

Bagging方法可以有效减少模型的方差，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:27

C++泛型编程：模板偏特化

我们可以在泛化设计中提供一个特化版本，针对其中某个或者数个模板参数进行特化，我们可以指定一部分模板参数的具体类型，或对模板参数施加一些约束条件。
暮色_年华·2024-02-07 03:17

探索设计模式的魅力：设计之美-揭秘设计模式、原则与UML的魔法

设计模式与设计原则设计模式设计原则三、面向对象设计原则四、UML（统一建模语言）4.1UML是什么UML是一种语言UML是一种建模语言UML是一种图形化语言4.2UML有什么4.3UML能干什么4.4UML类图之间关系关联泛化实现依赖五
danci_·2024-02-07 00:35

Typescript（七）interface接口

可是类与类之间往往会有千丝万缕的关系，比如泛化、实现、组合、聚合、关联、依赖。而接口则可以将一个类对另一个类的依赖性降到最低，这就是【接口隔离】以上是面向对象编程中接口的两个主要作用。
camellias__·2024-02-07 00:44

2024年美赛C题第四问补充数据

目前大家的C题想必已经进入了最后两问的阶段，大家在针对第四问利用其他比赛数据进行模型泛化误差的效果评估时，都会遇到网球数据不好找、女单数据不好找和其他类型数据（如乒乓球）数据不好找的问题。
小何数模·2024-02-06 22:02

用例图（Use Case Diagram）

二、用例图构成参与者(Actor)用例(UseCase)关联关系(Association)包含关系(Include)扩展关系(Extend)泛化关系(Generalization)1、参与者参与者在UML
珠光·2024-02-06 20:15

UML之在Markdown中使用Mermaid绘制类图

类关系涉及依赖、关联、聚合、组合、实现、泛化(继承)这六种关系，耦合度依次递增。2.Mermaid类图
发呆blog·2024-02-06 20:14

基于pytorch深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

数据增强:使用图像增强技术，如旋转、裁剪、翻转等，增加数据多样性，提高模型的泛化能力。构建深
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-06 10:22

【MATLAB】交叉验证求光滑因子的广义神经网络回归预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义交叉验证求光滑因子的广义神经网络回归预测算法是一种用于选择模型超参数并提高泛化性能的方法。
Lwcah·2024-02-06 09:57
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