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过拟合与欠拟合

过拟合和欠拟合模型是深度学习模型在训练过程中比较容易出现的不好的现象。当模型的表现能力弱于事件的真实表现时,会出现欠拟合现象。某个非线性模型合适的解如图1(a)所示。如果用线性模型去训练这个非线性问题,自然难以得到合适的解,如图1(b)所示。图1 欠拟合现象相反,当模型的表现能力强于事件的真实表现时,会出现过拟合现象,过拟合现象是指模型为了追求训练集的准确率,过多地学习一些非普遍的特征,导致模型的

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#人工智能
Python:静态方法

静态方法(Static Methods)是绑定到类而不是其对象实例的方法。这意味着静态方法可以在没有类实例的情况下调用。在Python中,静态方法使用装饰器@staticmethod定义。使用@staticmethod装饰器定义静态方法。在这个例子中,add和multiply方法是静态的,它们执行基本的数学操作,而不依赖于MathOperations类的任何实例属性。静态方法在Python类设计中

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#python
外卖配送时间预测项目

haversine 是一个 Python 库,用于计算地球上两点之间的大圆距离。这个距离是指在地球表面两点之间的最短路径,考虑到地球的曲率。这个库在进行地理位置数据的处理和分析时特别有用,比如在确定两个地理坐标(经度和纬度)之间的直线距离时。

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#python
卷积神经网络(CNN)算法详解

注意:本文引用自专业人工智能社区Venus AI更多AI知识请参考原站 ([www.aideeplearning.cn])引言卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks, FNN),是深度学习的代表算法之一。对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代,

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#cnn#算法#人工智能
顾客喜好分析项目(用户画像)

客户个性分析是对公司理想客户的详细分析,有助于企业更好地了解其客户,以满足不同类型客户的特定需求、行为和关注点。通过客户个性分析,企业可以更精确地调整其产品、服务和市场策略,提高客户满意度和业务绩效。我们使用的数据集包含了客户的各种属性,包括出生年份、教育程度、婚姻状况、家庭年收入、家庭成员数量、投诉历史、购买历史等。这些属性将帮助我们了解客户的特点和行为。本项目的主要目标是进行客户个性分析,通过

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#人工智能#深度学习
脑卒风险预测项目

本项目旨在使用机器学习技术分析Brain Stroke Dataset,从而预测个体脑卒中的风险。通过构建和训练有效的预测模型,我们可以辨识高风险群体,从而提供早期干预措施。此外,该模型的建立还有助于医疗专业人士更好地理解脑卒中的各种风险因素之间的相互作用。早期识别脑卒中的风险因素对于预防和降低脑卒中的发生率至关重要。然而,脑卒中的风险因素多种多样,包括生活方式、遗传因素和各种健康状况。这个数据集

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#人工智能#深度学习
神经网络激活函数优缺点和比较(sigmod,tanh,relu,softmax,leaky relu,ELU,SELU)

一、sigmoid函数二、tanh函数三,ReLU函数四, Leaky ReLU五,ELU指数线性单元函数&SELU函数六,softmax函数

#神经网络#人工智能#深度学习
聚类算法之k均值聚类(K-Means)

它的基本思想是,随着聚类数的增加,聚类结果的惯性会逐渐减小,但减小的速度会逐渐变缓。因此,在使用 KMeans 算法进行聚类时,通常会尝试不同的聚类数,并选择惯性最小的聚类结果作为最终的聚类结果。其基本思想是基于数据的内部结构和特点,对其进行组织和分类,使得相同组内的数据点之间的相似性尽量大,而不同组之间的数据点的差异性尽量显著。最终,你会得到K个配送站的最佳位置,以及相应的服务区域。从图中可以观

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#算法#聚类#均值算法
Python:函数的形参与实参

def 函数名():代码# 定义一个函数,能够完成打印信息的功能print(' 人生苦短,我用Python' )人生苦短,我用Python定义了函数之后,就相当于有了一个具有某些功能的代码,想要让这些代码能够执行,需要调用它。调用函数很简单,通过“函数名()”即可完成调用。

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#python#开发语言
对抗搜索(Adversarial Games)——Min-max搜索 & Aleph-beta剪枝搜索

对抗搜索的方法主要有三个:最小最大搜索(Minmax Search)Alpha-Beta剪枝搜索(Pruning Search)蒙塔卡洛树搜索(Monte-Caelo Tree Search)

#算法#数据结构
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