参考文章：https://blog.csdn.net/lk7688535/article/details/52529610

学习曲线（Learning Curves）来查看模型是高偏差还是高方差。学习曲线会展示误差是如何随着训练集的大小的改变而发生变化的，我们会监控两个误差得分：一个针对训练集，另一个针对验证集。具体内容可以参考链接的3.1节下面给出一般学习曲线的代码：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.naive_bayes im

https://blog.csdn.net/AFXBR/article/details/115441562

分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared①RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。②MSE（Mean Square Error）均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。③M

在2024年的世界人工智能大会（WAIC）上，我们见证了从农业社会到工业社会再到数字化社会的深刻转变。这一进程不仅体现在技术的单点爆发，更引发了整个产业链的全面突破，未来将是技术以指数级速度发展的崭新时代。

加载数据集遇到的问题网络延迟，下载缓慢将数据集下载至本地再加载下面给出三大数据集的百度云链接,拿走点个赞再走好不好，嘻嘻。提取码：nold将文件下载到哪里默认情况下C:\Users\xxxx.keras\datasets，xxxx代表你的用户名字使用keras加载数据集...

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文章目录概述摘要1 Introduction2. Prediction under sparisity3. Factorization Machine(FM)Summary概述一种解决大规模稀疏数据下的特征组合问题的机器学习模型，它在工业界有一些很常用的应用场景。推荐系统： 比如一个电商(某宝)，它有100w种商品，每一个用户有一个账户，平台可以给用户推荐相应的产品。由于每个用户真实购买的商品非常

1. 引起问题的原因有两种原因：Python2和Python3在字符串编码上的区别。Python 3.4: str : AttributeError: ‘str’ object has no attribute 'decode2. encode与decode函数str与bytes表示的是两种数据类型，str为字符串型，bytes为字节型。对str编码encode得到bytes，对bytes解码得到

在2024年的世界人工智能大会（WAIC）上，我们见证了从农业社会到工业社会再到数字化社会的深刻转变。这一进程不仅体现在技术的单点爆发，更引发了整个产业链的全面突破，未来将是技术以指数级速度发展的崭新时代。