泛化第5页

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

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

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

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

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

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

【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

XGBoost在时间序列分析中的高级应用

目录写在开头1.时间序列问题的挑战1.1序列依赖性1.2季节性和趋势1.3突发事件的处理1.4数据不平衡1.5模型泛化能力2.XGBoost在时间序列问题中的应用场景2.1金融数据预测2.2销售预测2.3

theskylife·2024-01-21 15:51

AAAI 2024 | 中科院信工所提出结构化概率编码框架，有效增强预训练语言模型泛化能力

论文题目：StructuredProbabilisticCoding论文录用：AAAI2024MainTechnicalTrack论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.13933代码链接：https://github.com/zerohd4869/SPC作者主页：https://hudou95.github.io/摘要本文介绍了一种新的监督表示学习框架，名为结构化概率编码

AI知识图谱大本营·2024-01-21 13:09

Top-Down Specialization for Information and Privacy Preservation

虽然泛化可能会消除某

梅梅_e7ae·2024-01-21 05:15

李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念

预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现目录系列文章一、模型选择、欠拟合和过拟合（一）训练误差和泛化误差

丁希希哇·2024-01-21 04:16

第二章变量与基本类型(上)

2.1基本内置类型一、算术类型(arithmetictype)二、类型转换1.系统自动的类型转换2.有符号值和无符号值的混用三、字面值常量1.整型和浮点型字面值2.字符与字符串字面量3.转义序列4.补充：泛化转义序列

R.S.G.久夏·2024-01-21 04:23

篇二：MindSpore在实际项目中的应用与挑战

这种方法在一定程度上提高了模型的性能和泛化能力。其次，模型部署和运行效率也是实际项目中需要考虑的重要问题。在某些场景下，模型的运行速度和稳定性对于用户体验至关重要。

GT开发算法工程师·2024-01-20 22:05

篇一：从昇思MindSpore看未来AI技术的发展

大模型具有更强的表示能力和泛化能力，能够处理更复杂、更多样化的问题。但与此同时，大模型训练和部署的难度也在不断提升，这需要我们不断地探索

GT开发算法工程师·2024-01-20 22:33

西瓜书读书笔记整理（十二） —— 第十二章计算学习理论

computationallearningtheory）12.1.2什么是独立同分布（independentandidenticallydistributed,简称i.i.d.i.i.d.i.i.d.）以及独立同分布样本12.1.3泛化误差以及经验误差

smile-yan·2024-01-20 18:23

过拟合/欠拟合、偏差/方差

目录基本概念机器学习的泛化能力过拟合、欠拟合概念模型复杂度↑\uarr↑的变化与【偏差/方差】的关系偏差方差方差和偏差的关系【过/欠拟合】与【方差/偏差】的关系偏差-方差折衷【解决办法】欠拟合【解决办法

褚骏逸·2024-01-20 12:11

11种开源即插即用模块汇总！！（附论文和代码）

SCConv：空间和通道重构卷积（2023）2、SENet：通道注意力模块（2018）3、ECA：高效通道注意力模块（2020）4、RefConv：重参数化重聚焦卷积（2023）5、SNA-SAW：域泛化语义分割模型

JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:28

【推荐系统】item-id 作为特征的意义

因为其实模型本身就是基于记忆（拟合）的，是有一些预测/泛化的能力，但不影响模型在记忆的出发点，所以把item-idembedding后作为特征，就是一个让模型记住每个item信息的方式

热爱Coding·2024-01-20 08:10

【tips-AI】提高模型训练的Pytorch技巧

1.OneCycle学习率策略学习率lr很大程度上影响收敛速度和泛化性能。收敛速度很好理解，对泛化性能的影响却不是很直观。泛化性指模型经过训练后，应用到新数据并做出准确预测的能力。

斜月三星0727·2024-01-20 07:20

An Experimental Design Framework for Label-Efficient Supervised Finetuning of Large Language Models

具体来说，它关注的是如何在需要大量高质量响应的指令数据集上减少所需的标注工作量，同时保持或提高模型的泛化性能。

Takoony·2024-01-20 07:08

RandAugment：一种提高模型泛化能力的数据增强方法

RandAugment是一种数据增强方法，它通过在训练过程中对数据集进行随机变换来增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。

AigcFox·2024-01-20 01:49

量化交易平台Quantopian讲座（14）——斯皮尔曼秩相关

taoeaten·2024-01-19 22:30

【计算机图形学】CLA-NeRF: Category-level Articulated Neural Radiance Field

之前的工作在估计铰接物体属性时通常假设物体的CAD模型，故不能泛化到训练中未见过的物体（这句话感觉说的不是特别清楚，但是我理解这句话的意

passer__jw767·2024-01-19 22:08

在论文中总能看到，训练损失曲线图，验证损失曲线图，为什么很少看到测试损失曲线图呢？

验证集损失可以很好地反映模型在见过但未使用的数据上的泛化能力,可以代替测试集损失进行模型选择。而测试集结果

小桥流水---人工智能·2024-01-19 19:27

过拟合欠拟合及其解决方案

模型选择、欠拟合和过拟合由于无法从训练误差估计泛化误差，一味地降低训练误差并不意味着泛化误差一定会降低机器学习模型应关注降低泛化误差。

Yif18·2024-01-19 15:56

LLM：Sinusoidal位置编码

外推性是指大模型在训练时和预测时的输入长度不一致，导致模型的泛化能力下降的问题。

微风❤水墨·2024-01-19 15:29

R语言--ELM极限学习机（elmNNRcpp包）

极限学习机(ExtremeLearningMachine)具有学习效率高和泛化能力强的优点，被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。本文利用elmNNRcpp包实现极限学习机的回归和分类算法。

FTDdata·2024-01-19 14:13

GAN在图像数据增强中的应用

这种方法特别适用于训练数据有限的情况，可以通过增加数据的多样性来提高机器学习模型的性能和泛化能力。

LittroInno·2024-01-19 14:22

Java 设计模式

文章目录设计模式一、UML1.UML简介2.类图2.1.类鱼类图2.2.类之间的关系PlantUML入门1.关联关系2.依赖关系3.泛化关系（继承）4.接口与实现关系二、设计原则1.单一职责原则1.1.

睫毛进眼睛了！·2024-01-19 12:23

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

引言1数据预处理2数据集增强3特征选择4模型选择5模型正则化与泛化6优化器7学习率8超参数调优9性能评估与模型解释引言在非时间序列的回归任务中，深度学习和机器学习都是常用的方法。

Better Bench·2024-01-19 07:23

C++轮子 · STL算法和迭代器

STL的六大组件中最主要的是容器和算法这两个，一个泛化数据的存储，一个泛化数据的操作。前面两篇文章我们简单的介绍了STL中的容器，这篇文章将会介绍STL算法以及粘合容器和算法的迭代器。

chenyuping666·2024-01-19 06:14

第四章决策树

决策树学习的目的：为了产生一棵泛化

lammmya·2024-01-19 02:08

day4-过拟合，欠拟合

内容包括：训练误差和泛化误差训练集，交叉验证集，测试集k折交叉验证过拟合和欠拟合过拟合的解决手段训练误差和泛化误差训练误差是在训练集上的误差泛化误差是通过训练集得到的模型在测试集上的误差训练集，交叉验证集和测试集一个完整的数据集为了能训练出更泛化的模型

wamgz·2024-01-19 02:23

Kaggle知识点：训练神经网络的7个技巧

学习和泛化使用反向传播设计和训练网络需要做出许多看似任意的选择，例如节点

Imagination官方博客·2024-01-19 00:56

分享AIGC场景应用及泰迪AIGC大模型师资培训内容

AIGC（AI-GeneratedContent）本质上是一种内容生产方式，即人工智能自动生产内容，是基于深度学习技术，输入数据后由人工智能通过寻找规律并适当泛化从而生成内容的一种方式。

泰迪智能科技·2024-01-18 20:43

变分自编码器（Variational AutoEncoder，VAE）

它的结构下图所示：据图可知，AE通过自监督的训练方式，能够将输入的原始特征通过编码encoder后得到潜在的特征编码，实现了自动化的特征工程，并且达到了降维和泛化的目的。

溯源006·2024-01-18 18:59

Spring @Component, @Repository, @Service, @Controller

@Controller用于控制层@Service用于业务层@Repository用于数据访问层@Component描述Spring中的Bean，但它是一个泛化的概念，仅仅表示一个组件（Bean），可以作用在任何层次

张紫娃·2024-01-18 16:35

2019-12-31

波利亚的《HowToSolveIt》里面有一个章节列出了一大堆的Heuristics（启发法），譬如把题目泛化、考察

望月街·2024-01-18 04:02

基于协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）的高效特征选择

这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力，并且可以减少训练和推理的计算成本。如果特征N的数量很小，那么穷举搜索可能是可行的:比如说尝试所有可能的特征组合，只保留成本/目标函数最小的那一个。

deephub·2024-01-18 02:14

如何摆脱纠结，做出正确选择

提前做出决定/2：感情之间的摇摆不定麻烦会特别大/因为时间拖下去，当事人的感受会越来越糟，千万不要享受这种眼白的感觉3：害怕悬着坑会泛化。害

白水_1536·2024-01-18 01:48

机器学习中常见的过拟合解决方法

在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。

AI小白龙*·2024-01-17 22:07

数据挖掘之分类问题、决策树问题以及一个关于误差的泛化理论

文章目录分类问题的定义决策树问题Gini系数过拟合误差及泛化理论泛化理论的理解和证明相关习题都说港中文陶宇飞老师的数据挖掘课讲得非常好，这次选上，果然感觉老师思路清晰，循循善诱。

蒋大钊！·2024-01-17 21:16

瑞_23种设计模式_概述（含代码）

2.1概述2.2作用2.3UML类图2.3.1概念2.3.2作用2.3.3类图中类的表示法2.4类与类之间的表示方式2.4.1关联关系2.4.2聚合关系2.4.3组合关系2.4.4依赖关系2.4.5继承（泛化

瑞486·2024-01-17 14:17

2024年1月16日Arxiv最热NLP大模型论文：The Unreasonable Effectiveness of Easy Training Data for Hard Tasks

夕小瑶·2024-01-17 10:14

2024年1月16日Arxiv热门NLP大模型论文：Multi-Candidate Speculative Decoding

文本生成效率飞跃引言：探索大型语言模型的高效文本生成在自然语言处理（NLP）的领域中，大型语言模型（LLMs）已经证明了它们在各种任务上的卓越能力，从语言理解到文本生成，再到跨多种NLP任务和开放领域的泛化能力

夕小瑶·2024-01-17 10:03

机器学习之Ridge回归与Lasso回归

Ridge回归可以降低模型对数据中噪声的敏感性，从而提高模型的泛化能力。Lasso回归也是一种线性回归算法，

亦旧sea·2024-01-17 08:38

transfomer中Multi-Head Attention的源码实现

这样可以提高模型的表示能力和泛化性能。在Multi-HeadAttentio

zwhdldz·2024-01-17 00:44

2021-03-17

烟雨红尘泛化忧伤，烟雨也给你带来希望。流年似水光阴飞逝，独看那山水别离不弃。裹着叶儿敞开心扉，盛开的鲜花嫣然一笑。溪水穿过石涧带走流年，小蕊金黄点缀绿叶芽间。宁静涂抹着温暖，清香渗透出丝丝淡雅。

沈默2021·2024-01-16 22:50

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