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 ...

全球第一！上交AI智能体炼成Kaggle特级大师登顶OpenAI MLE-bench

2025-07-02

全球第一！上交AI智能体炼成Kaggle特级大师登顶OpenAI MLE-bench​ ​ 编辑：KingHZ 好困 【新智元导读】刚刚，由上海交通大学人工智能学院Agents团队提出的AI专家智能体，在OpenAI权威基准测试MLE-bench中击败了业 ...

【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 ...

什么是随机森林，它的优缺点是什么？：面试标准答案与实战思考

2025-03-25

当面试官问起随机森林时，他到底在考察什么？ ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道，面试官期待的不仅是一个标准答案。他们更希望看到你理解算法本质的思维方式，以及将 ...

【干货】用半监督学习方法处理标签（上）Label Propagation

2025-02-04

考虑一种棘手的情况：训练数据中大部分样本没有标签。此时，我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额外的未标记数据，更好地捕捉数据分布的潜在形状，并在新样本上的泛化能力更强。当我们 ...

正态分布特征对数据分析的影响

2024-12-09

在数据分析领域，理解正态分布的特征对构建有效的数据分析模型至关重要。正态分布，也被称为高斯分布，是许多自然现象中常见的数据分布形式。它具有对称的钟形曲线，均值、中位数和众数相等，以及68-95-99.7规则等特 ...

异常值处理的常用算法

2024-12-06

异常值在数据分析和机器学习中起着至关重要的作用。它们可能源自测量错误、数据损坏，或者代表真实但罕见的事件。这种数据的存在可能会极大地影响我们的分析结果和模型准确性。因此，识别和处理异常值是我们必须认真 ...

优化随机森林模型的策略

2024-12-06

随机森林，作为一种强大的机器学习算法，广泛应用于数据分析和预测建模中。要充分发挥随机森林模型的潜力，我们需要深入了解如何优化其性能，以在不同场景下获得更准确和稳健的结果。优化随机森林模型涉及多个方面， ...

RNN和CNN在转移学习中的应用

2024-12-06

在现代机器学习领域，迁移学习发挥着重要作用。尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像处理、自然语言处理等任务中展现出独特优势。本文将探讨它们在迁移学习中的应用，揭示它们各自的特点以及如何利 ...