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RSS订阅原创 机器学习作业2
欠拟合的识别与解决：当模型在训练集和验证集上的表现均不佳时，可能存在欠拟合。集成学习方法：集成学习方法如Bagging、Boosting和Stacking等，可以结合多个模型的预测结果，提高预测精度。贝叶斯优化：贝叶斯优化是一种基于概率模型的优化方法，它可以通过之前的评估结果来指导后续的参数搜索，提高搜索效率。在模型训练过程中，数据集的划分策略对于模型的泛化能力有着至关重要的影响。损失函数越小，模型预测效果越好。误差分析：对模型预测错误的案例进行深入分析，可以帮助我们发现模型的弱点，从而进行针对性的优化。
2024-09-17 19:48:26
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原创 【机器学习作业】
一.数据分析的基本概念 1.数据分析的定义 ①数据分析基于数据挖掘 数据分析是一种从大量数据中挖掘有价值信息的过程，通过探索数据之间的关系和模式，为决策提供依据。二.数据分析方法四要素 1.数据分析方法四要素:数据 ①数据是分析的基础 在进行数据分析时，拥有丰富、高质量的数据是确保分析结果准确的关键。三. 数据分析模型与验证 1.数据分析模型的假设条件 ①模型假设的合理性 在数据分析中，模型假设应基于实际业务场景，确保分析结果的可靠性。
2024-09-08 19:29:39
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空空如也
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