学习泛化能力的关键因素

2024-12-06

数据分析的世界充满了千变万化，而学会泛化能力是每位数据分析师追求的终极目标。在推荐系统中，协同过滤算法的特征提取起着至关重要的作用，它们扮演着连接用户行为和个性化推荐之间的桥梁。 协同过滤算法特征提取 ...

如何评估预测模型的准确性和泛化能力？

2024-03-21

预测模型的准确性和泛化能力评估是机器学习中非常重要的任务。这些评估指标可以帮助我们了解模型在未知数据上的表现，并决定是否适用于实际应用。在下面的文章中，我将介绍一些常用的方法来评估预测模型的准确性和 ...

为什么神经网络具有泛化能力？

2023-03-30

神经网络是一种计算模型，它通过学习输入数据的特征，自动提取和表达数据中的规律，并能够推广到未见过的数据中。这种能力被称为泛化能力。 神经网络的泛化能力可以归结为以下几个原因： 模型参数的优化 神经网络 ...

正则化---提高深度学习模型的泛化能力

2020-07-23

前面文章小编简单给大家介绍了泛化能力的一些基础知识，今天给大家带来的是提高模型泛化能力的方法--正则化。 一、首先来回顾一下什么是泛化能力 泛化能力(generalization ability)，百科给出的定义是：机器 ...

机器学习中的泛化能力指的是什么？

2020-07-03

概括地说，泛化能力(generalization ability)是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。学习的目的是学到隐含在数据对背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为 ...

交叉验证：评估模型的泛化能力表现

2020-06-16

注明：本文章所有代码均来自scikit-learn官方网站 在实际情况中，如果一个模型要上线，数据分析员需要反复调试模型，以防止模型仅在已知数据集的表现较好，在未知数据集上的表现较差。即要确保模型的泛化能力 ...

神经网络的泛化能力差吗？

2020-05-21

泛化能力，英文全称generalization ability，指机器学习算法对新鲜样本的适应能力，一种预测新的input类别的能力。 通过学习找到隐含在数据背后的规律，并对具有同一规律的学习集以外的数据，这种经过训练的网络可 ...

【CDA干货】PyTorch 中 Shuffle 机制：数据打乱的艺术与实践

2025-08-12

PyTorch 中 Shuffle 机制：数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中，数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响。PyTorch 作为主流的深度学习框架，提供了灵活高效的shuffle机制，帮助开发者打破数 ...

【CDA干货】反向传播神经网络：突破传统算法瓶颈的革命性力量

2025-08-07

反向传播神经网络：突破传统算法瓶颈的革命性力量​ 在人工智能发展的历史长河中，传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域。然而，随着数据复杂度的激增和应用场景的深化，传统算法在非线性关系建模、特征提取 ...

【CDA干货】K-S 曲线、回归与分类：数据分析中的重要工具

2025-08-07

K-S 曲线、回归与分类：数据分析中的重要工具​ 在数据分析与机器学习领域，K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具，它们各自承担着不同的角色，又在实际应用中相互关联、协同作用，共同为数据解读、预测和决策 ...

【CDA干货】SASEM 决策树：理论与实践应用

2025-08-07

SASEM 决策树：理论与实践应用 在复杂的决策场景中，如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策，是各界关注的焦点。SASEM 决策树作为一种融合了统计分析、结构方程模型（SEM）思想与传统决策树优势的分析工具，为 ...

【CDA干货】解析 LSTM 训练后输出不确定：成因与破解之道

2025-07-29

解析 LSTM 训练后输出不确定：成因与破解之道 在深度学习处理序列数据的领域，长短期记忆网络（LSTM）凭借其捕捉长距离依赖关系的独特能力，成为自然语言处理、时间序列预测、语音识别等任务的核心工具。然而，在实 ...

【CDA干货】鸢尾花判别分析：机器学习中的经典实践案例

2025-07-29

鸢尾花判别分析：机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里，有一个经典的数据集如同引路明灯，为无数初学者打开了模式识别与分类算法的大门，它就是鸢尾花数据集。鸢尾花判别分析不仅是机器学习入门的绝佳案例 ...

【CDA干货】LSTM 模型输入长度选择技巧：提升序列建模效能的关键

2025-07-11

LSTM 模型输入长度选择技巧：提升序列建模效能的关键​ 在循环神经网络（RNN）家族中，长短期记忆网络（LSTM）凭借其解决长序列依赖问题的独特能力，成为处理时间序列、自然语言等序列数据的核心模型。而输入长度作 ...

【CDA干货】探秘卷积层：为何一个卷积层需要两个卷积核

2025-06-30

探秘卷积层：为何一个卷积层需要两个卷积核​ ​ ​ ​ ​ 在深度学习的世界里，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力，在图像识别、语音处理等诸多领域大放异彩。而卷积层作为 CNN 的核心组成部分，其内部 ...

3D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32%

2025-06-30

3D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32% ​ 编辑：LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型，通过将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测，实现了高效且泛化的3D机器人操作学习。 ...

【CDA干货】LSTM 为何会产生误差？深入剖析其背后的原因

2025-06-27

LSTM 为何会产生误差？深入剖析其背后的原因​ ​ 在深度学习领域，LSTM（Long Short-Term Memory）网络凭借其独特的记忆单元设计，有效解决了传统循环神经网络（RNN）中梯度消失和梯度爆炸的问题，在处理时间序列数 ...

LLM进入拖拽时代！只靠Prompt几秒定制大模型，效率飙升12000倍

2025-06-27

LLM进入拖拽时代！只靠Prompt几秒定制大模型，效率飙升12000倍 ​ 【新智元导读】最近，来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新性地提出了一种「拖拽式大语言模型」（DnD），它可以基于提示词快速生成模型参数，无 ...

【CDA干货】评估模型预测为正时的准确性

2025-06-25

评估模型预测为正时的准确性​ ​ 在机器学习与数据科学领域，模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结果为正时，评估其准确性不仅关乎模型在实际应用中的可靠性，更直接影响基于该模型所做 ...

【CDA干货】随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析

2025-06-23

随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析​ ​ ​ ​ 在数据分析与机器学习领域，随机森林模型与 OPLS-DA（正交偏最小二乘法判别分析）都是备受关注的工具。它们凭借独特的算法原理与分析逻辑，在不同场景下发挥着 ...