[机器学习]Scikit-Learn学习笔记05—过拟合

最新推荐文章于 2024-11-03 15:23:40 发布
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本文探讨了过拟合的概念及其产生原因，包括样本抽取错误、噪音数据干扰、模型复杂度过高以及决策树和神经网络的特定问题。解决过拟合的方法包括数据清洗、增加数据量、正则化和dropout技术。重点介绍了正则化中的L2正则化和神经网络中的dropout策略。

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1、过拟合概念 640?wx_fmt=png 640?wx_fmt=jpeg 640?wx_fmt=jpeg 

2、过拟合产生原因

（1）建模样本抽取错误

包括（但不限于）样本数量太少，抽样方法错误，抽样时没有足够正确考虑业务场景或业务特点，等等导致抽出的样本数据不能有效足够代表业务逻辑或业务场景

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高斯过程：sklearn
人生是一场修行
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高斯过程（GP）是一种被设计来解决 回归 和 概率分类 的通用监督学习方法。 高斯过程有以下的优点： 可以预测插值（至少对常规核而言）预测是概率的（高斯分布的）结果，因此可以根据置信区间的计算以决定是否要在一些感兴趣的区域重新进行拟合（在线拟合，自适应拟合）。可以指定不同的 核 。默认是提供了一个普通核，不过也可以根据自己需求来指定自定义的核。 同样的，其缺点有： 它是非稀
高斯过程回归python_Scikit学习：避免在高斯过程回归中过拟合
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【AiDocZh.com】Scikit-Learn1.6官方文档中文翻译上线啦
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自从有了想翻译scikit-learn官方文档的想法，已经有了半年时间，现在终于翻译和校验完了。由于精力有限，难免会有一些错误，请大家见谅。scikit-learn是机器学习领域最重要的工具，但由于一些大量的专业词汇，导致阅读会有一些缓慢，通过翻译了中文文档，可以快速了解相关知识，也可以跟官网的对应网页找到对应。希望能帮助到数据挖掘、机器学习领域学习的同学。
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最新发布
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Maxwell方程在静电场电位分布研究中的应用。首先阐述了Maxwell方程组作为描述电磁场基本工具的重要性，接着具体分析了静电场中电场强度和电位分布的特点，特别是在不同电介质环境下的表现。文中还讨论了电位分布受地形、地貌、天气等因素的影响，并通过实际案例展示了静电场电位分布在电力传输等工程领域的应用。最后强调了准确描述静电场电位分布对于确保电力传输稳定性和安全性的重要意义。 适合人群：从事电气工程、物理学及相关领域的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要理解和解决静电场电位分布相关问题的研究和工程项目，如电力传输系统的设计与优化。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还结合了实际案例，有助于读者更好地理解Maxwell方程在静电场电位分布中的应用。
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1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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