- 博客(2)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 数据分布对模型的影响
从训练数据和测试数据的角度上看，若训练数据和测试数据的分布相似，模型在训练过程中学习到的模式能较好地适用于测试数据，从而获得较高的准确性。例如，训练集主要包含晴天的图像，而测试集包含大量阴天或夜晚的图像，那么模型在测试集上的表现可能会很差，因为它没有学习到在不同光照条件下识别图像的能力。在稳定的数据分布下训练的模型，对输入数据的微小变化具有较好的鲁棒性。例如，数据的特征分布符合某种正态分布或其他常见的分布模式，模型的参数更新会更加稳定，训练过程也会更加顺利，从而缩短训练时间。模型从数据里学得模式（参数）。
2025-03-16 17:57:37
1100
原创 c++中std::的作用
C++ 标准库中的所有内容（如 `vector`, `string`, `cout`, `cin` 等）都被定义在一个名为 `std` 的命名空间中。- 标准库中的容器类（如 `vector`, `string`, `map` 等）都在 `std` 命名空间中。- 标准库中的常用函数（如 `sort`, `find`, `swap` 等）也在 `std` 命名空间中。- 标准输入输出流（如 `cin`, `cout`, `cerr`）也在 `std` 命名空间中。
2024-12-01 13:51:34
3060
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人