【CDA干货】LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略

2025-07-07

LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略​ 长短期记忆网络（LSTM）作为循环神经网络（RNN）的一种变体，凭借独特的门控机制，在处理时间序列数据和自然语言处理等领域展现出强大的能力。然而，在实际应用中，LSTM 模 ...

企业名称：西安奥途网络科技有限公司上海分公司 招聘岗位：建模算法工程师（数据分析岗位招聘信息）

2025-07-03

建模算法工程师 14-15K·13薪 上海长宁区旭辉国际2号楼2号楼410室 岗位职责： 1、负责供应链相关算法的研发、优化和部署，并应用于产品业务场景 2、负责算法的技术方向把 ...

数据分析的终极对决：大数据还是小数据，谁才是真正的赢家？

2025-01-02

在数据分析的江湖里，有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”，认为数据越多越好；另一派坚守“小而精”，力挺质量胜于规模。于是问题来了：数据分析的终极武器到底是“大数据”还是“小数据”？今天，我们就 ...

模型过拟合的优化解决方案

2024-12-06

理解模型过拟合 模型过拟合是指机器学习模型在训练数据上表现出色，但在新数据或未见过的数据上表现不佳的现象。这通常是因为模型过于复杂，捕捉到了训练数据中的噪声而非内在模式，导致泛化能力下降。 简化模型复杂 ...

图像识别模型的优化最佳实践

2024-12-06

在机器学习中，特征重要性可视化是一项关键技术，用于评估和展示特征对模型预测结果的影响程度。通过合理利用这些技巧和方法，研究人员和工程师能够更好地优化图像识别模型，提高其性能和准确性。 条形图与水平条形 ...

欠拟合的实际案例分享

2024-12-05

欠拟合是机器学习中常见的问题，指模型无法在训练和测试数据上表现良好，往往由于模型过于简单而无法捕捉数据中的复杂关系。以下将通过实际案例分享来深入探讨欠拟合问题及其影响。 遥感数据回归树模型 研究人员进行 ...

欠拟合与数据预处理的关系

2024-12-05

数据分析中，欠拟合是一种常见问题，指机器学习模型在训练和测试数据上表现不佳，往往由模型过于简单所致。这篇文章将探讨欠拟合与数据预处理之间的关系，以及如何通过合适的方法解决这一挑战。 欠拟合案例分享与影 ...

入行数据分析必学的5大领域和3个实战项目

2024-09-02

随着数据驱动决策在各行业中的广泛应用，数据分析已成为现代企业中不可或缺的一部分。对于初学者来说，掌握一些关键领域的知识和技能，不仅能帮助你快速入门，还能为你在数据分析领域打下坚实的基础。在这篇文章中， ...

如何选择合适的数据分析数据集：从基础到实践

2024-08-20

选择一个合适的数据集对数据分析来说，是一件非常重要且关键的事情。一个好的数据集不仅能帮助你解决研究问题，还能提高模型的准确性和有效性。作为一名长期关注数据分析行业发展的专家，我常被问及如何选择和处理 ...

什么是过拟合和欠拟合？如何避免它们？

2024-04-23

过拟合和欠拟合是机器学习中常见的问题，它们影响模型的泛化能力。过拟合指的是模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳；而欠拟合则表示模型未能充分捕捉到数据的特征，无法在训练数据和测试数据 ...

如何解决数据偏差和模型不确定性问题？

2024-03-12

在数据分析和机器学习领域，数据偏差和模型不确定性是常见的问题。数据偏差指的是数据集中的样本在某些方面与整体数据分布存在差异，而模型不确定性则是指模型在进行预测时的不确定程度。解决这些问题需要综合运用 ...

如何解决数据科学中的样本不平衡问题？

2024-03-12

在数据科学领域，样本不平衡是指训练数据集中不同类别的样本数量差异较大。这种问题可能导致模型训练的偏见和不准确性，降低预测结果的可信度。在本文中，我们将探讨解决样本不平衡问题的一些常见方法。 一、理解 ...

如何解决机器学习模型中的过拟合问题？

2024-03-12

过拟合是机器学习中常见的问题，它指的是模型在训练数据上表现出良好的性能，但在未见过的测试数据上却表现不佳。本文将介绍一些常用的方法来解决机器学习模型中的过拟合问题，包括增加数据集大小、特征选择、正则 ...

在深度学习中，如何避免过拟合问题？

2024-02-05

避免过拟合是深度学习中一个重要的问题。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。过拟合会导致模型对训练样本中噪声和细节过于敏感，从而导致在新数据上的预测性能下降。以下是一些常见 ...

如何调参以优化机器学习模型的性能？

2023-12-11

调参是机器学习中优化模型性能的重要步骤。通过调整模型的超参数，我们可以寻找最佳组合来提高预测准确性和泛化能力。以下是一些优化机器学习模型性能的常用调参方法。 了解超参数：首先，要理解不同算法和模型的 ...

如何评估和改进人工智能模型的性能？

2023-11-27

人工智能（AI）模型在许多领域都发挥着重要作用，从自然语言处理到图像识别，甚至自动驾驶。然而，开发出一个高性能的AI模型并不容易，因此，评估和改进模型的性能是确保其有效性和可靠性的重要步骤。 要评估一个AI ...

竞赛中常用的数据预处理方法有哪些？

2023-10-18

数据预处理是在竞赛中非常重要的步骤之一，它对于提高模型的性能和准确度至关重要。 数据清洗：数据清洗是指处理缺失值、异常值和噪声等问题、。常见的处理方法包括删除含有缺失值的样本或特征、使用插补方法填充 ...

如何在R中实现深度学习神经网络？

2023-10-11

深度学习神经网络是一种在许多领域取得突破性成果的机器学习技术。它能够通过模拟人脑神经元之间的连接方式，从大量的数据中学习和提取特征，进而完成任务如图像识别、自然语言处理等。在R语言中，有几个流行的包 ...

如何在R中实现深度学习神经网络？

2023-09-07

深度学习神经网络是一种在许多领域取得突破性成果的机器学习技术。它能够通过模拟人脑神经元之间的连接方式，从大量的数据中学习和提取特征，进而完成任务如图像识别、自然语言处理等。在R语言中，有几个流行的包可 ...

如何解决图像处理中的过拟合问题？

2023-08-21

在图像处理领域，过拟合是一个普遍存在的问题。当模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳时，就出现了过拟合现象。本文将介绍一些常用的方法来解决图像处理中的过拟合问题。 引言： 随着计算机视觉技术的不 ...