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用了更多特征，为什么xgboost效果反而变差了？: 2023-04-03; XGBoost是一种流行的算法，常用于解决回归问题和分类问题。它通过集成多个决策树来提高模型的精度和泛化能力。尽管有时候添加更多的特征可能会改善模型的性能，但有时候它可能会导致模型的性能反而变差。在本文中 ...

为什么训练好的lstm模型每次输出的结果不一样？: 2023-04-03; LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），其能够处理序列数据并在某种程度上解决梯度消失和梯度爆炸问题。训练好的LSTM模型在使用时，每次输出的结果可能 ...

神经网络loss值很小，但实际预测结果差很大，有什么原因？: 2023-04-03; 神经网络是一种模拟人类神经系统运作的计算模型，可以完成很多复杂的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。在训练神经网络时，最重要的指标是损失函数（loss function），用于衡量模型预测结果与真实值之 ...

神经网络训练结果不稳定可能是什么原因？有什么解决办法？: 2023-04-03; 神经网络是一种强大的机器学习模型，可用于各种任务。然而，在训练神经网络时，我们可能会遇到结果不稳定的情况，这意味着在同样的数据集和超参数下，神经网络的性能可能会有很大的差异。本文将探讨神经网络训练结 ...

请问rnn和lstm中batchsize和timestep的区别是什么？: 2023-03-31; RNN和LSTM是常用的深度学习模型，用于处理序列数据。其中，batch size和time step是两个重要的超参数，对模型的训练和性能有着重要的影响。在本文中，我们将探讨RNN和LSTM中batch size和time step的区别以及它们对 ...

卷积神经网络中，那个卷积输出层的通道数(深度)的计算？: 2023-03-31; 在卷积神经网络中，卷积输出层的通道数（也称为深度或特征图数量）是非常重要的超参数之一。该参数决定了模型最终的学习能力和效果，并且需要根据具体任务来进行调整。通常情况下，卷积神经网络由多个卷积层和 ...

神经网络训练时如何找到最优的那个随机种子？: 2023-03-23; 在神经网络训练中，随机种子是一个非常重要的超参数，因为它可以影响模型的最终性能。找到一个优秀的随机种子可以提高模型的稳定性和泛化能力。但是，如何找到这个最优的随机种子呢？本文将介绍一些常用的方法。 ...

CDA LEVEL II 数据分析认证考试模拟题库（三十三）: 2021-06-11; 不过，在出题前，要公布上一期LEVEL II中16-20题的答案，大家一起来看！ 17、A 19、C 你答对了吗？ 21.某公司为更好进行用户留存，需建立用户行为画像，可用以下哪种算法实现？ B.多元线性回归算 ...

随机森林（Random Forest）算法的优点和缺点都有哪些？: 2022-12-23; 随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法，是一种基于Bagging的集成学习方法，能够很好地处理分类和回归的问题。下面小编整理了随机森林的优点和缺点，希望对大家有所帮助。随机森林有许多优 ...

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