要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树
一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...
“深耕”与过拟合
我说,干十年对高级蓝领技工和技术工程师有用,对你这个行业来说,干十年就是“过拟合”,你会过度关注这个行业根本不重要的细节,而丢失你的“屠龙法器”。所以很多时候,你一定要明白,什么叫“深耕”,什么叫“过拟合”。深耕是那些关注细节的工种,错一点,机器就跑不通,或者错一点就要死人,这些行业就是得深耕:如...
人工智能基础:第八话 “特征”、“过拟合”、“泛化”
不过在学习过程中,有时太过认真地认识已有的草莓,会造成无法判断其他草莓甜不甜的状况,这种情况被称为“过拟合”(Overfitting)。*过拟合(Overfitting)是机器学习中的一种现象,是指模型对训练数据学得太好,以至于捕捉到了训练数据中的噪声和偶然性,但这些噪声和偶然性其实并不是真实的潜在规律,从而导致模型在新的...
【华泰金工林晓明团队】生成对抗网络 GAN 初探——华泰人工智能...
D的输入为真实数据x或虚假数据G(z),输出为0~1之间的实数,相当于判别器对样本的真假判断。输出越接近1代表判别器认为输入数据偏向于真样本,越接近0代表判别器认为输入数据偏向于假样本。6.对判别器D的输出取对数log,如logD(x)及log(1-D(G(z))),是常见的判别模型损失函数构建方式。对数的作用是将[0,1...
和田玉山料和山流水料哪个好,探讨和田玉的价值:山料与山流水料...
2.防止模型过拟合:模型在训练集上表现很好,但在新数据上的喜欢表现却很差,这种情况被称为过拟合。划分训练集与测试集可以帮助我们防止过拟合,因为我们可以使用测试集来检验模型是否过拟合了。如果模型在训练集上表现很好,但在测试集上表现很差,那么就说明过拟合了。
期货灵魂之问:技术分析真的能赚大钱吗?
让我们回看一下前面讲过的交易的基本流程:确定进场点位→确定头寸大小→判断出场点位(www.e993.com)2024年8月6日。请你仔细想想,我们在讨论技术分析的不精确、怎么做的时候其实针对的都是交易过程中的第一步和最后一步。很现实的一个问题就是,太多的交易者每天深入摸索、重点研究的技术分析对于“头寸的建立”所占有的分量实则很低。
投资热点说|重磅解读!2024如何投?量化策略高燃出击
量化策略过拟合的问题没法完全避免,但是有很多手段可以降低过拟合的可能性,例如:研究出发点基于某个理论和市场经验,而非完全数据挖掘;模型参数确定过程中的交叉验证,对抗学习等技巧。在和同类策略量化产品竞争时,一方面如之前问题所说,我们会从思想、工具、执行三个层面上去提升自己的竞争力,另一方面我们也会同步在自己...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
5.过拟合与欠拟合欠拟合也称为欠学习,直观表现是训练得到的模型在训练集上表现差,没有学到数据的规律。引起欠拟合的原因有模型本身过于简单,例如数据本身是非线性的但使用了线性模型;特征数太少无法正确的建立映射关系。过拟合也称为过学习,直观表现是在训练集上表现好,但在测试集上表现不好,推广泛化性能差...
详解AI产品经理工作全流程
对于数据不均衡的问题,因为数据偏差可能导致后面训练的模型过拟合或者欠拟合,所以算法工程师取数据时需要考虑均衡问题。2)特征提取从原始数据中提取有用的特征,将其转化为一组更具代表性和可解释性的特征。特征提取的目的是减少原始数据的维度,提高数据的表达能力,帮助算法进行更好的完成任务。
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
33.欠拟合Underfitting-欠拟合发生在模型在训练数据上的性能不佳,也不能泛化到新数据上。34.正则化Regularization-正则化是一种防止过拟合的方法,它通过添加一个惩罚项到损失函数来限制模型的复杂度。35.交叉验证Cross-Validation-交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术,它将数据分成几份,轮流使用...