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泛化
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
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2024-08-29 06:50
人工智能
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
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2024-08-26 11:21
人工智能
机器学习
大数据
其他
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
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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
智能优化算法
算法
回归
数据挖掘
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
AI前沿技术
gpt
人工智能
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
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2024-08-25 04:41
#
RL
迁移学习
人工智能
机器学习
《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
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2024-08-24 05:50
程序员
机器学习
sklearn
随机森林
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
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2024-08-22 13:48
深度学习dnn
深度学习
架构
人工智能
岭回归算法
岭回归算法是在最小二乘法的基础上引|入正则项,使回归模型具有较好
泛化
能力和稳定性,但岭回归算法并不能处理自变量间非线性相关的情况。
码银
·
2024-03-07 19:44
回归
数据挖掘
人工智能
Python学习DAY06_面向对象编程_基础
把一组数据结构和处理它们的方法组成对象(object),把相同行为的对象归纳为类(class),通过类的封装(encapsulation)隐藏内部细节,通过继承(inheritance)实现类的特化(specialization)和
泛化
是憧憬呀
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2024-02-29 19:00
Python
学习
python
2021年秋招算法岗面经-字节跳动
获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC,而不用别的AB测试时,为什么是基于用户划分,而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式LSTM解决了什么问题通用的提高模型
泛化
能力的方法
机器学习面试基地
·
2024-02-20 22:13
基于PSO优化的GRU多输入时序回归预测(Matlab)粒子群优化门控循环单元神经网络时序回归预测
粒子群算法)与GRU(门控循环单元神经网络)结合,进行多输入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(多变量回归预测,输入输出个数可自行指定)归一化训练数据,提升网络
泛化
性
神经网络与数学建模
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2024-02-20 14:27
机器学习与神经网络
gru
回归
matlab
神经网络
预测
时序
粒子群算法
【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting
模型在分布外
泛化
能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律(smoothlybrokenpower-laws)。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数
lokol.
·
2024-02-20 08:49
论文笔记
论文阅读
llama
浅谈现代前端框架技术思想
就像作者说的那样,抽象,本质上是一种
泛化
与概括的思维方式,这是我们每个人(不仅仅是程序员)需要的一种能力,抽象使我们在一个更高的视角去看待问题,使我们更深刻的理解这个概念,这种模式。
勿忘巛心安
·
2024-02-20 05:44
深度学习技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法
这两种方法在模型训练和调优过程中起着重要作用,有助于提高模型性能和
泛化
能力。文章目录一、方法背景二、
微学AI
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2024-02-20 02:59
深度学习技巧应用
深度学习
人工智能
训练曲线
超参数
随机搜索
深度学习中的鲁棒性和
泛化
性有什么区别
鲁棒性(Robustness)和
泛化
性(Generalization)是评估模型性能时常用的两个术语,尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关,但它们关注的方面有所不同。
智能建造小硕
·
2024-02-20 01:24
学习经验
深度学习
人工智能
机器学习和统计学的区别?
它更关注结果的准确性和模型的
泛化
能力,通常不关心模型是否可以解释。而统计学的目标是探究变量之间的关系,理解数据的内在结构和规律,以及确定这些关系的显著性。
小桥流水---人工智能
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2024-02-19 23:21
人工智能
机器学习算法
机器学习
人工智能
支持向量机SVM
SVM试图将这个决策边界与最近的训练数据点(即支持向量)之间的距离最大化,以增强模型的
泛化
能力。下面是SVM从底层到高层的详细讲解:线性SVM线性SVM专注于在
ALGORITHM LOL
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2024-02-19 23:19
支持向量机
算法
机器学习
optuna,一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库
️个人主页:鼠鼠我捏,要死了捏的主页️付费专栏:Python专栏️个人学习笔记,若有缺误,欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题,它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合,以提高模型的性能和
泛化
能力
牵着猫散步的鼠鼠
·
2024-02-19 20:23
python
开发语言
支持向量机 | 核技巧于SMO算法的实现
01核技巧关于支持向量机,我们有这样的共识:支持向量机是一种分类器,之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果,是一种决策机;支持向量机的
泛化
误差较低,即,有良好的学习能力,且学到的模型具有很好的推广性
Sudden
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2024-02-19 18:44
探索XGBoost:深度集成与迁移学习
导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念,它们可以帮助提高模型的性能和
泛化
能力。
Echo_Wish
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2024-02-19 12:34
Python
笔记
Python算法
迁移学习
机器学习
人工智能
2021-10-17
③提问时,将
泛化
的大问题细化到具体的一个点上,因而聚焦、有了落脚点易于智者君回答。④累积信用、创造价值、守好本分、做财布施可以化现
莫忘小寒
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2024-02-19 12:57
基于UI交互意图理解的异常检测方法
基于UI交互意图编写的测试用例在实际业务中展现出了可以跨端、跨App的
泛化
能力,希望可以为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。1.背景近年来,随着美团多种业务线的扩充和迭代,
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2024-02-19 10:59
美团测试
代码+视频基于R语言进行K折交叉验证
交叉验验证(交叉验证,CV)则是一种评估模型
泛化
能力的方法,广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域,在交叉验证通常将数据集分为两部分,一部分为训练集,用于建立预测模型;另一部分为测试集,用于测试该模型的
泛化
能力
天桥下的卖艺者
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2024-02-15 09:11
代码+视频系列
R语言
r语言
开发语言
06-采用注解开发bean
文件常用注解:1、自动注入:@Resources,@Autowired2、Bean定义:@Component、@Repository、@Service和@Constroller@Component是个
泛化
概念
干净_79db
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2024-02-15 04:07
(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
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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
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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
深度学习
机器学习
人工智能
自然语言处理
知识图谱
【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
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2024-02-13 11:39
#
论文阅读笔记
论文阅读
笔记
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
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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
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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
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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
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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
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2024-02-12 02:59
笔记
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
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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
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2024-02-11 18:02
机器学习
深度学习
论文
深度学习
神经网络
【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
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2024-02-11 15:43
文本生成
gpt
深度学习
人工智能
nlp
自然语言处理
语言模型
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
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2024-02-11 14:39
数据挖掘
集成学习
机器学习
人工智能
数据挖掘
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
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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
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2024-02-10 23:03
人工智能
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
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2024-02-10 22:29
神经网络
人工智能
大数据
算法
python
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
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2024-02-10 21:37
机器学习
Python
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
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2024-02-10 19:45
dubbo
java
spring
boot
java-zookeeper
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
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2024-02-10 19:45
http
rpc
gateway
dubbo
java
postman
微服务
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
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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
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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
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2024-02-09 22:56
深度学习
人工智能
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
深度学习技巧应用
深度学习
人工智能
超参数
调优
模型
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
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2024-02-09 06:30
软件工程
java
软件工程师
uml
软件开发
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
python基础
数据挖掘
python
人工智能
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