发布时间:2023-09-13 10:30
欠拟合:模型假设太严格(可用特征少),所以模型不能拟合到实际数据
解决方案:使用更多的特征有利于拟合,选用一个学习能力更好的拟合算法
过拟合:算法不仅学习了数据,而且吧噪声也当做信号学习,这样算法推广能力差
解决方案:增加训练数据量可使得拟合曲线更光滑,减少特征数量降低过拟合程度,使用学习能力差的算法。
暴力破解
pikachu平台,暴力破解的原理与测试
yandexbot ip 地址段
github 在线编辑代码_原子研究:Github的新代码编辑器
这些前端案例看似很简单(内附动图)
旅游网站后台信息管理——简单版(增删改查)
1. 刘二大人《PyTorch深度学习实践》线性模型 作业
网络爬虫基本原理(一)
产业洞察 | 眩目的云原生如此诱人,如何能好用,企业又愿意用?
嵌入式架构到底有多重要?看完惊呆了
虚幻5(UE5)游戏引擎完整课程2022
Python数据处理之pd.Series()函数的基本使用
视频教程-19年全新录制maven视频教程全套 从入门到进阶maven教程-Java
Docker部署Nextcloud私有网盘
[学习笔记]用and、or、not感知机构造xor感知机
【live2D看板娘】为你的网站添加萌萌的二次元板娘,这都拿不下你?
【跟着大佬学JavaScript】之lodash防抖节流合并
Ip地址 & 子网掩码
PyTorch中的循环神经网络(RNN+LSTM+GRU)
tips:利用netstat去查找应用占用的端口
ItVuer - 免责声明 - 关于我们 - 联系我们
本网站信息来源于互联网,如有侵权请联系:561261067@qq.com
桂ICP备16001015号