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我正在使用来自sickit learn的Ridge线性回归。在文档中，他们指出alpha参数必须很小。alpha : {float, array-like} shape = [n_targets] Small positive valuesimport pandas as pdimport custom_metrics as cmetric
f
浏览 2提问于2015-08-13得票数 0
我对67张图片运行cv2.calibrateCamera，每张图片都有19x3的棋盘角点检测。我发现重投影误差在0.3左右。当我不扭曲图像时，它们看起来很棒。这是高质量的科学相机，然而他们看到的是水下，这使事情变得复杂。
稍后，我使用这些摄像机校准(以及立体声设置中其他摄像机的校准)作为stereoCalibrate的输入，它返回大约0.3的误差。当我尝试立体纠正和重新映射时，我得到的是胡言乱语:黑色图像，或者扭曲的图像，这取决于cv2中的</
浏览 19提问于2018-07-28得票数 0
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我正在学习如何将Gekko的brain模块用于深度学习应用程序。x = np.linspace(0,2*np.pi,100)x = np.linspace(0,3*np.pi,100)from gekko import brain
import numpy as
浏览 25提问于2019-11-22得票数 9
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它们似乎是紧密相关的概念，但仍然有两个不同的东西。他们之间的确切关系是什么？维基百科指出：
“偏差误差是学习算法中错误假设的误差。高偏差会导致算法忽略特征与目标输出(欠拟合)之间的相关关系。偏差是训练集对小波动的敏感性造成的误差。训练数据中的随机噪声(过度拟合)建模算法可能导致
浏览 0提问于2022-12-20得票数 0
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我在我的模型上使用了嵌套的交叉验证和网格搜索，在我的实际数据和随机数据上运行这些，以检查过拟合。然而，对于我正在寻找的梯度增强机器，无论我如何改变我的数据或模型参数，它每次都能给我100%的随机数据准确率。是不是我的代码中有什么东西可能导致了这种情况？下面是我的代码： dataset= pd.read_csv('data.csv')
data = dataset.drop(["gene"],1)
浏览 22提问于2019-04-09得票数 5
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假设我有一组(x，y)数据点，我被告知，最能描述这些数据点的模型如下所示：其中A，B，C和D是未知常数。其目的是为A、B、C和D找到一个基于某种质量度量(例如)的“最佳拟合函数”的值。许多程序可以获取一系列数据点，并创建一个平滑的不同类型(多项式、指数等)的最佳拟合函数。它们的算法求解给定的(简单)模型中的系数，其中大多数曲线拟合算法都得到了合理<em
浏览 2提问于2015-03-26得票数 1
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正如一些帖子所建议的，我开始使用FANN ()来做神经网络的事情。它是干净的，容易理解。现在问题是，据我所见，FANN没有任何功能来支持这个特性。FANN中的培训函数也不提供任何参数来传递验证数据集。我说的对吗？FANN用户如何使用验证数据
浏览 10提问于2016-06-08得票数 0
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我不确定这是不是最好的地方，但是你们在过去的CS作业中帮了我很多忙，所以我想我会试一试。以前有没有人见过/听说过这样的事情？即使你能给我指明正确的方向，或者去正确
浏览 4提问于2012-06-29得票数 3
我试图训练一个神经网络来控制一个简单的实体在一个模拟的2D环境中，目前使用的是遗传算法。也许是因为不熟悉正确的术语，我的搜索结果并没有提供多少关于在以下所有条件都适用的情况下如何对待健身和训练的信息：
我通过对给定的NN控制器运行仿真来生成一个性能值，要么在一个预先
浏览 5提问于2014-09-06得票数 1
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我在scipy库中搜索贝叶斯曲线拟合的内置模块，但我找不到一个。我找到的只有：
但是这个链接的描述说这是非线性最小二乘拟合。我的问题是，我们是否必须实现自己的贝叶斯曲线拟合模块，或者是否有我可能遗漏的这样的模块？
浏览 1提问于2016-10-22得票数 0
我正在玩IRIS数据集，并希望看到不足和过度拟合的行动。我正在使用多层感知器(2个层)。
问题是，我不能低估或过适合的数据(见下面的图)。我理解为什么我不能不适应:如果数据很容易分离的话，它可能会发生，但为什么我不能过份呢？dataset的容量是600 (样本的# (150)是特性(4)的#)，所以我应该能够使用一个容量大于这个容量的网络来适应。我正在尝试使用一个多层感知器，它的参数范围从15到32
浏览 0提问于2017-08-24得票数 3
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我有一个以前从未见过的非线性回归算法的想法：如上所述，该算法将过拟合。我认为有几种方法可以克服这个问题，但最明显的可能是限制拟合函数的数量。它应该比M5之
浏览 2提问于2010-10-21得票数 2
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想要像这样拟合一条曲线： ? 如果我拟合log(x)，我会得到一个很好的线性关系(某种)，如下所示： ? 但我真的希望它是第二条曲线，这意味着我必须以某种方式将它改回，但保存拟合的曲线。可能很容易，但我迷路了。 编辑:这是似乎过拟合的多项式x，y，deg=3曲线。 ?
浏览 40提问于2019-09-09得票数 0
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我正在尝试理解catboost过拟合检测器。如下所示：
其他梯度提升包，如lightgbm和xgboost，使用一个名为early_stopping_rounds的参数，这个参数很容易理解(一旦early_stopping_round步骤中的验证误差没有减少然而，我很难理解catboost使用的p_value方法。谁能解释一下这个过拟合检测器是如何工作的，以及它何时停止训练？
浏览 0提问于2017-08-06得票数 7
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在我看来，the和其他降维算法主要是为了获得数据集的印象而将维数降为二维。如果做得好，它们看起来不错(例如，像这样)，但我想知道这是否比在网格上按类显示随机图像/分组更好。我想从以下几个方面得到答复：为什么t-SNE*比仅仅用一个2神经元瓶颈来拟合一个神经网络，然后取两个神经元的归一化值进行嵌入更好呢？t-SNE*有利于分类器的构建吗？我的意思是:如果你已经有了一个比随机/猜测最</e
浏览 0提问于2017-03-29得票数 2
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混合数值与标称数据的决策树算法
、、、、
我的数据集包含许多数字和分类属性。我考虑将数值数据转换为分类数据(使用二进制算法)，并应用ID3算法生成树，因为ID3只处理离散数据。但是，如何处理过度适应呢？对数值数据进行分类和应用ID3算法是否正确？
浏览 0提问于2017-01-17得票数 1
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我正在运行一个机器学习算法来回答对/错的问题。假设我使用分类算法。在运行1200个数据后，我获得了30%的准确率。然后，我做了第二个算法，总是否定第一个算法的答案，因此它的准确率是70% 这对于第二个算法来说是不是过拟合了？假设我的第一个算法一致地预测30%的准确率
浏览 21提问于2019-03-02得票数 0
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演示过度拟合或欠拟合的理想算法
、、、、
当一个人试图查找概念，如过度拟合和欠拟合，最常见的东西弹出是多项式回归。为什么经常使用多项式回归来演示这些概念？这仅仅是因为它可以很容易地像这里的图表一样可视化吗？https://scikit-learn.org/stable/auto_实例/模型_选择/地块_下装_overfitting.html
但是，大多数的ml算法，如k均值聚类算法也可以使用。还有其他类似的算法可以使
浏览 0提问于2021-05-07得票数 1
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