机器学习中如何用交叉验证来验证是否过拟合？ 收到审稿人的意见如下。我用的是随机森林算法来做分类器，十折交叉验证来算准确率（由于数据集比较小，没…
通过哪些参数看神经网络拟合出来的函数效果？神经网络拟合时如何确定隐藏的节点数？ 主要看均方误差和其百分比（准确率）。假如你拟合出来是ui，计算（yi-ui）^2的平均值，然后计算这个平均值与yi平均值的比（也就是均方误差百分比），当然用1减去这个百分比就是准确率了。一般也会画一幅图，把yi和ui分别用不同的颜色或者符号表示出来，直观对比。拟合时的隐含层节点数目前没有一个通行的公式进行确定，只能凭借经验和试凑。一般情况下，问题的复杂程度（非线性程度和维度）越高，隐含层节点数越多。这里介绍一个小经验：先用不太大的节点数进行预测，如果增加节点数测试集准确率和训练集准确率都有所提升，则应该继续增加。如果增加节点数测试集准确率增加很不明显，而训练集准确率还是有所提升，则不应该继续增加，当前的就是很理想的，继续增加节点数只会起到反效果。
数据挖掘中常见的「异常检测」算法有哪些？ 异常检测（Anomaly Detection或Outlier Detection）指的是通过。https：//www. youtube.com/watch？ v=5vrY4RbeWkM&t=981shttps：//www. youtube.com/watch？ v=5vrY4RbeWkM&t=118s 。
过拟合的解决方法，过拟合，出现的原因4种、解决方案6种~ 出现过拟合的原因 训练集的数量级和模型的复杂度不匹配。训练集的数量级要小于模型的复杂度；训练集和测试集特征。
推荐系统为什么要分测试集和训练集？ 不是可以直接用整个数据算出RMSE或者MAE吗？为什么要分为测试集和训练集。比如协同过滤的话，测试集可…
机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些？ 给《机器视觉与应用》课程出大作业的时候，正好涉及到这方面内容，所以简单整理了一下（参考 Hinton 的课…
参数检验与非参数检验的区别 参数检验2113与非参数检验的区别有：52611、参数检验的集中趋4102势的衡量为均值，而1653非参数检验为中位数。2、参数检验需要关于总体分布的信息；非参数检验不需要关于总体的信息。3、参数检验只适用于变量，而非参数检验同时适用于变量和属性。4、测量两个定量变量之间的相关程度，参数检验用Pearson相关系数，非参数检验用Spearman秩相关。扩展资料：需要使用非参数检验：1、数据分布的集中趋势更适合用中位数来表示。比如收入，偏态分布的中心可以通过中位数更好地衡量，其中50%在中位数之上，50%在中位数之下。如果在样本中加入几个亿万富翁，即使一般人的收入没有变化，平均值也会大幅度增加，但中位数没有显著差异。2、样本量很小：当样本量非常小时，不足以确定数据是否正态分布，则应使用非参数检验。3、存在等级顺序数据或异常值：典型的参数检验只能对连续数据进行评估，异常值对结果的影响较大。相反，一些非参数检验可以处理等级顺序数据，不受异常值的严重影响。总之，使用参数或非参数检验主要取决于平均值还是中位数可以更准确地表示数据分布的中心。如果是平均值，且样本量足够大，那么考虑参数检验。如果是中位数，即使样本很大，也要考虑非。
什么是几何误差检测原则？标准中规定有哪些检测原则 摘自 网页链接 定义：几何误差的项目很多，根据被测零件的结构特点、精度要求及检测设备等因素的不同，几何误差检测有多种不同方法。对几何误差测量方法按不同性质分类，所。
