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球面拟合
机器学习速成课程 学习笔记9:泛化
过
拟合
:为了得到一致假设而使假设变得过度严格。https://www.zhihu.com/question/32246256奥卡姆剃刀定律训练集-用于训练模型的子集。测试集-用于测试模型的子集。
HBU_DAVID
·
2024-01-12 20:49
非对称重加权惩罚最小二乘平滑的基线校正-2
如果信号低于先前
拟合
的基线,则给予
子虚先生√
·
2024-01-12 17:37
python
算法
最小二乘法
回归
非对称重加权惩罚最小二乘平滑的基线校正修订版-2
如果信号低于先前
拟合
的基线,则给予大权重。另一方面,当信号高于
拟合
基线时,不给出权重或给出小权重,因为它可以被假设为峰值的一部分。
子虚先生√
·
2024-01-12 17:37
python
算法
回归
机器学习
YOLOv8改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集目标检测专用损失函数 (VFLoss,原论文一比一复现)
是一种为密集目标检测器训练预测IoU-awareClassificationScores(IACS)的损失函数,我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上,其中有很多使用的小细节(否则按照官方的版本使用根本
拟合
不了
Snu77
·
2024-01-12 16:51
YOLOv8有效涨点专栏
YOLO
深度学习
人工智能
pytorch
python
目标检测
计算机视觉
【深度学习】优化器介绍
文章目录前言一、梯度下降法(GradientDescent)二、动量优化器(Momentum)三、自适应学习率优化器前言深度学习优化器的主要作用是通过调整模型的参数,使模型在训练数据上能够更好地
拟合
目标函数
行走的学习机器
·
2024-01-12 15:32
深度学习
人工智能
计算机视觉
今天的计划2019年8月14日
图片发自App人无远忧,必有近虑今天重点将加热炉非稳态热传导,进行参数之间的多项式
拟合
,力求将复杂的公式进行简化。在此基础上进行加热趋势的仿真实验。锻炼身体再接再厉。卫生搞起来,不能停。
改善昨天的自己
·
2024-01-12 14:11
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
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
【数值分析】逼近,正交多项式
曲线
拟合
的最小二乘法可以克服龙格现象,同时不会有大计算量。用函数序列pn(x){p_n(x)}pn(x)去近似一个函数f(x){f(x)}f(x),称为逼近。用函数Φ{\Phi}Φ去近似一
你哥同学
·
2024-01-12 11:26
数值分析
线性代数
数值分析
逼近
谈谈曲线与曲面
这些点通过插值、
拟合
或光顺等技术连接起来,形成连续的曲线。
老歌老听老掉牙
·
2024-01-12 10:32
曲线
曲面
参数方程
Open CASCADE学习|参数化
球面
的奇异性
参数曲面的奇异性是一个相对复杂的概念,它涉及到参数曲面的几何特性和参数化过程中的一些特殊情况。参数曲面通常用于描述三维空间中的复杂形状,通过参数方程将二维参数域映射到三维空间中。然而,在某些情况下,参数曲面可能会表现出奇异性,即参数映射不再是一对一的或者曲面上的某些点无法正常表示。参数曲面的奇异性可以分为几种类型,包括但不限于以下几种情况:自交点:参数曲面上的不同参数可能对应到三维空间中的同一个点
老歌老听老掉牙
·
2024-01-12 10:59
Open
CASCADE
学习
Open
CASCADE
c++
参数曲面
奇异性
【Python机器学习】SVM——预处理数据
为了解决特征特征数量级差异过大,导致的模型过
拟合
问题,有一种方法就是对每个特征进行缩放,使其大致处于同一范围。核SVM常用的缩放方法是将所有的特征缩放到0和1之间。
zhangbin_237
·
2024-01-12 09:05
Python机器学习
机器学习
python
支持向量机
svm
人工智能
基于深度残差网络(ResNet)的水果分类识别系统
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一.背景含义项目说明二、数据预处理三.网络结构1.采用残差网络(ResNets)四.损失函数五.具体说明超参数的调节过程六.
拟合
处理七
猿戴科
·
2024-01-12 09:18
网络
分类
数据挖掘
频数表和列联表,以及进一步处理分析 -- R
1.如何统计分类变量的分布次数--频数表2.如何统计多分类变量的分布次数--频联表3.单个分类变量的分类结果是否满足理论分类结果--
拟合
优度问题4.多个分类变量的分类结果是否相关干扰--分类变量(多因素
All_Will_Be_Fine噻
·
2024-01-12 09:03
统计学
bioinfo
R
r语言
综合智慧能源监测管理平台,实现能源管理“透明”化
能源问题是全
球面
临的最大问题,在提高经济增长的同时,也引发了能源供应危机及环境严重等问题,降低能源管理、低碳环保是我们未来发展的必经之路。为了解决这一问题,智慧能源管理平台应运而生。
jiasoftware
·
2024-01-12 08:55
能源消耗监测管理系统
能源管理平台
能源管理工具
能耗监测
能源监测管理平台
能源消耗监测管理系统
能源监管系统
智慧能源监测管理系统
智慧能耗管理平台
智慧能源管控平台
【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用?
帮助评估模型在未见过的数据上的表现,防止过
拟合
。三、测试集(TestSet)作用:用来对最终模型进行性能评估,测试
小oo呆
·
2024-01-12 06:21
【机器学习】
机器学习
人工智能
python 分类变量编码_深度学习编码分类变量的3种方法——AIU人工智能学院
这意味着,如果你的数据包含分类数据,则必须先将其编码为数字,然后才能
拟合
和评估模型。两种最流行的技术是整数编码和一种热编码,尽管一种称为学习嵌入的较新技术可能在这两种方法之间提供了有用的中间立场。
weixin_39974882
·
2024-01-12 06:36
python
分类变量编码
大语言模型面试问题
求和的意思就是残差层求和,原本的等式为y=H(x)转化为y=x+H(x),这样做的目的是防止网络层数的加深而造成的梯度消失,无法对前面网络的权重进行有效调整,导致神经网络模型退化(这种退化不是由过
拟合
造成的
抓个马尾女孩
·
2024-01-12 05:23
深度学习
语言模型
人工智能
自然语言处理
书柜就是你的鱼塘,读完就能成为海王——「快速阅读术」
思考
拟合
未来,阅读创造价值农耕时代读几年书就可以应付一辈子工业经济时代读十几年书能管用一辈子知识经济时代和网络时代要一辈子读书用一生学习如何一年读完300本书?
一条拟合线
·
2024-01-12 05:18
pytorch10:正则化(weight_decay、dropout、Batch Normalization)
目录一、正则化regularization1.概念2.过
拟合
3.减小方差策略4正则化--权值衰减二、正则化-dropout2.1dropout概念2.2数据尺度变化2.3nn.Dropout2.4两种模式三
慕溪同学
·
2024-01-12 03:45
Pytorch
机器学习
开发语言
pytorch
深度学习
如何解决大模型的「幻觉」问题
大模型的幻觉问题可能是由于以下原因引起的:模型过
拟合
:大模型容易过
拟合
训练数据,即对训练数据的学习过于深入,导致模型过于自信
csdn_aspnet
·
2024-01-12 02:33
人工智能
ARMA模型带
拟合
的程序暂存
function[ddb,bbb,aaa,e,pos,yucezhi]=armaminerrordainihe2(cD)%没有作平稳性检验相关函数https://blog.csdn.net/chamyto98/article/details/5181623%以下为系统自带函数%editarima%editgarchaaa=ones(50,500)*10000;bbb=ones(50,500)*10
FakeOccupational
·
2024-01-12 00:28
数据分析
自变量是分类变量的线性
拟合
+哑变量
也相当于对数据分类)何时引入哑变量顺序变量如(高,中,低)可按比例引入值(如1,3,5)而分类变量,或连续变量的划分:(如:1-10,11-20,21-30……)则可引入哑变量引入哑变量后,可以降低De,
拟合
效果较好引入哑变量后
FakeOccupational
·
2024-01-12 00:28
数据分析
Hermite插值、拉格朗日插值法、牛顿插值法比较
这样即可以在给定的数据范围内获得更准确的
拟合
结果。与其他插值方法相比,Hermite插值具有更高的精度和光滑性。通过给定的数据点和其导数值,建立一个n次多项式函数(n是数据点的数量)。
一只会飞的猪️
·
2024-01-11 13:02
数值分析
经验分享
算法
数据分析
Python:二次曲线
拟合
(节约生命法
拟合
)
有一组离散点,可以直接使用plot画出来肉眼观察大致是个二次的曲线,但是假如想
拟合
出曲线参数,比如y=ax^2+bx+c,想求出abc,就有点繁琐。人生苦短,python一行。
六月的翅膀
·
2024-01-11 12:22
Python
python
机器学习
开发语言
matlab多元线性回归
1.matlab多元回归示例如下:解决问题:油价预测方法:多元线性回归实现:matlabregress()函数技巧:通过增加X1^2,X2^2,或者X1*X2等构造的特征项,可以提高回归模型的
拟合
准确度
lingllllove
·
2024-01-11 10:44
matlab
线性回归
开发语言
C/C++调用matlab
C/C++调用matlabmatlab虽然可以生成C/C++的程序,但其能力很有限,很多操作无法生成C/C++程序,比如函数求解、优化、
拟合
等。
深一
·
2024-01-11 10:07
matlab
C/C++
联合编程
R语言-受限三样次条回归RCS-基于logistic
临床上,因变量和临床的结局有时候不是线性关系,而回归模型有一个重要的假设就是自变量和因变量呈线性关联,因此非线性关系模型用回归分析来
拟合
受到限制。
MRI_lab
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2024-01-11 07:58
r语言
回归
开发语言
AlexNet论文精读
使用SGD(随机梯度下降)来训练,每个batch128,动量为0.9,权重衰减为0.0005(防止过
拟合
,
warren@伟_
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2024-01-11 02:02
经典论文笔记
人工智能
深度学习
数模学习day09-cftool使用
选择X和Yxy选择好之后就自动画好了
拟合
曲线。
WenJGo
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2024-01-10 23:19
数学建模
学习
数学建模
仿射变换
参考http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5199086.html变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况,所选择的能最佳
拟合
两幅图像之间变化的几何变换模型。
D_Major
·
2024-01-10 23:08
老生重谈:大模型的「幻觉」问题
一、什么是大模型「幻觉」大模型的幻觉问题通常指的是模型在处理输入时可能会产生一些看似合理但实际上是错误的输出,这可能是因为模型在训练时过度
拟合
了训练数据,导致对噪声或特定样本的过度敏感。"
沛沛老爹
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2024-01-10 22:42
数字化转型
人工智能
架构/理论
大数据
模型幻觉
大模型
大模型技术
掌握深度学习的残差之道——Resnet残差网络
左图虚线框中的部分需要直接
拟合
出该映射f(x),而右图虚线框中的部分则需要
拟合
出残差映
kay_545
·
2024-01-10 21:12
深度学习白皮书
深度学习
人工智能
机器学习-线性回归实践
目标:使用Sklearn、numpy模块实现展现数据预处理、线性
拟合
、得到
拟合
模型,展现预测值与目标值,展现梯度下降;一、导入模块importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision
Visual code AlCv
·
2024-01-10 20:17
人工智能入门
线性回归
算法
回归
梯度下降法
在机器学习和深度学习中,梯度下降被广泛应用于更新模型参数,以使模型能够更好地
拟合
训练数据。基本思想:通过不断迭代,沿着损失函数的负梯度方向更新模型参数,直到达到损失函数的最小值。具体来说,对
Visual code AlCv
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2024-01-10 20:46
人工智能入门
人工智能
计算机视觉
深度学习
多项式回归
定义:使用多项式函数来
拟合
数据点,以预测因变量和自变量之间的关系。基本形式如下:理解:在了解了线性回归模型之后,我们会意识到数据集上的点有时使用曲线
拟合
效果会更好。我们可以选择使用多项式曲线进行
拟合
。
Visual code AlCv
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2024-01-10 20:43
人工智能入门
回归
数据挖掘
人工智能
3.4.1-欠
拟合
与 过
拟合
(Bias and variance) + 相关解决方案
3.4.1欠
拟合
与过
拟合
+相关解决方案1、定义我们给出过
拟合
的定义:Overfitting:Ifwehavetoomanyfeatures,thelearnedhypothesismayfitthetrainingsetveywell
帅翰GG
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2024-01-10 18:20
机器学习
机器学习
人工智能
27、过度
拟合
的简单直觉,或者为什么测试训练数据是一个坏主意
当您第一次开始使用机器学习时,您需要加载数据集并尝试模型。您可能会想到,为什么我不能仅使用所有数据构建模型并在同一数据集上对其进行评估?这看似合理。培训模型的更多数据更好,对吧?在同一数据集上评估模型和报告结果将告诉您模型有多好,对吧?错误。在这篇文章中,您将发现这种推理的困难,并发展直觉,为什么在看不见的数据上测试模型很重要。在同一数据集上进行训练和测试如果你有一个数据集,比如虹膜花数据集,该数
攻城狮笔记
·
2024-01-10 16:54
手机直连卫星的三个发展阶段
然而,从移动通信的面积覆盖率来看还远远不足,全球80%的陆地和95%的海洋尚无蜂窝网络覆盖,全
球面
积覆盖率低于10%。“空天海地一体化全覆盖是通信人一直努力的方向。”
正仪
·
2024-01-10 15:06
卫星通信
卫星通信
R语言ggplot2可视化多项式曲线、多项式方程以及多项式模型评估指标R方:使用ploynom包
拟合
三阶多项式模型
R语言ggplot2可视化多项式曲线、多项式方程以及多项式模型评估指标R方:使用ploynom包
拟合
三阶多项式模型目录
statistics.insight
·
2024-01-10 13:56
人工智能
机器学习
r语言
数据挖掘
数据分析
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
人工智能
计算机视觉
人工智能
高等数学第七版总结(同济大学版)
(Leibniz)公式中值定理与导数应用曲率定积分的近似计算定积分应用相关公式空间解析几何和向量代数多元函数微分法及应用微分法在几何上的应用方向导数与梯度多元函数的极值及其求法重积分及其应用柱面坐标和
球面
坐标曲线积分与曲面积分曲线积分曲面积
是yu不是jin
·
2024-01-10 12:10
其他
经验分享
几何学
分类
【Python特征工程系列】教你利用逻辑回归模型分析特征重要性(源码)
有些可能是冗余的或不相关的,这会增加建模的复杂性并可能导致过
拟合
。特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征,从而带来以下几个优势:改进模型性能能减少过度
拟合
更快训练和推理增强可解释性前期相
数据杂坛
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2024-01-10 11:10
特征工程
python
逻辑回归
算法
机器学习
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
机器学习
算法
人工智能
第三节
欠
拟合
使用较小的特征集合,使得
拟合
模型过于简单。过
拟合
使用太大的特征集合,使得
拟合
模型过于复杂,只能表示特定样本的规律。
piziyang12138
·
2024-01-10 10:33
机器学习 —— 自用整理期末复习笔记
【机器学习】假设空间与版本空间-CSDN博客二、模型评估与选择1、经验误差与过
拟合
2、评估方法2.1、留出法2.2、交叉验证法2.3、自助法
西皮呦
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2024-01-10 09:15
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
C2-3.3.2 机器学习/深度学习——数据增强
当数据量不足时,模型很容易过
拟合
,精度也无法继续提升,因此数据增强技术应运而生通过执行数据增强,你可以阻止神经网络学习不相关的特征,从根本上提升整体性能。——见后面4、应用场景举例2、什么是
帅翰GG
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2024-01-10 06:43
机器学习
机器学习
深度学习
人工智能
【Python机器学习】决策树的优缺点
决策树的缺点是,即使做了预剪枝,它也经常过
拟合
,泛化性能很差,所以大多数应用中,往往使用集成方法来替代单颗决策树。
zhangbin_237
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2024-01-10 06:40
Python机器学习
机器学习
python
决策树
人工智能
【Python机器学习】决策树集成——随机森林
随机森林本质上是许多决策树的集合,其中每棵树都和其他数略有不同,随机森林背后的思想是:每棵树的预测可能都比较好,但是可能对部分数据过
拟合
,如果构造很多树,并且每棵预测的都很好,但都以不同的方式过
拟合
,那么可以对这些树的结果取平均来降低过
拟合
zhangbin_237
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2024-01-10 06:33
Python机器学习
机器学习
python
决策树
人工智能
随机森林
[动手学深度学习-PyTorch版]-3.13深度学习基础-丢弃法
3.13丢弃法除了前一节介绍的权重衰减以外,深度学习模型常常使用丢弃法(dropout)[1]来应对过
拟合
问题。丢弃法有一些不同的变体。
蒸饺与白茶
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2024-01-09 21:56
Unity 实用方法 合集
Unity实用方法合集Unity打字机效果2D坐标旋转计算
球面
坐标求值平滑移动鼠标位置获取2D屏幕坐标转世界坐标物体朝向目标多物体中心点生成本地图片加载画面线框显示画面线框显示搭载效果贝塞尔曲线绘制贝塞尔曲线绘制搭载效果网格弯曲网格弯曲搭载效果
Maddie_Mo
·
2024-01-09 20:55
unity
游戏引擎
c#
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