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如何防止我的模型过拟合？这篇文章给出了6大必备方法

即使模型经过很好地训练使损失很小，也无济于事，它在新数据上的性能仍然很差。欠拟合是指模型未捕获数据的逻辑。因此，欠拟合模型具备较低的准确率和较高的损失。 ? 如何确定模型是否过拟合？...在构建模型的过程中，在每个 epoch 中使用验证数据测试当前已构建的模型，得到模型的损失和准确率，以及每个 epoch 的验证损失和验证准确率。...如果准确率和验证准确率存在较大的差异，则说明该模型是过拟合的。 如果验证集和测试集的损失都很高，那么就说明该模型是欠拟合的。 如何防止过拟合 交叉验证 交叉验证是防止过拟合的好方法。...K-折验证是一种标准的交叉验证方法，即将数据分成 k 个子集，用其中一个子集进行验证，其他子集用于训练算法。 交叉验证允许调整超参数，性能是所有值的平均值。该方法计算成本较高，但不会浪费太多数据。...L1 惩罚的目的是优化权重绝对值的总和。它生成一个简单且可解释的模型，且对于异常值是鲁棒的。 ? L2 惩罚权重值的平方和。该模型能够学习复杂的数据模式，但对于异常值不具备鲁棒性。

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通过学习mayfly，我学会了前端如何优雅的设计字典值

发现官方给的更多的是展示的效果，没有详细的设计文档和技术文档，直到我我找到了mayfly-go的语雀文档，认真的研读了一番，最后在枚举值统一管理维护这一块看得我豁然开朗。...因为在shigen之前的文章后段数据字典的优雅设计的文墨就提到了我的困惑，也接触了很多稀烂的项目，所以困惑更深，设篇文章的设计正好为我提供了一个巧妙的解决方案。...但是，细细想一下，代码的维护起来，维护的成本不言而喻。我就直接展示我借助【mayfly-go】获得的思路。...优雅设计首先，我们提取枚举值，或者说字典值的共性：export class TagType { type: string;} 结合element-ui el-rag文档，我们标签或者按钮的类型只有几个固定的选项...当然，我印象中看到了有一种设计是把所有的字典值放在一个文件，如yaml文件中维护的。其实都是简化的方式，比传统的硬编码舒服多了。与shigen一起，每天不一样！

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    我从夸夸群学到了如何夸花别人的颜值

    打蛇打七寸，夸人夸颜值，特别是女生，只要你针对她的颜值使劲夸，让她芳心暗许还不是迟早的事。 以下是我收集的一些夸人颜值的妙句，只要善加利用，必成大器！...你的后脑勺也是惊人的美貌呀！ 她一定会赏你一样东西，可能是她的微信，也可能是电话，但更可能是她的巴掌！不管如何，你战胜了自己的胆怯！...为了效果更佳，可以延长为： 想在你的睫毛上荡一个360度的秋千 想在你的睫毛上荡一个双人秋千 想在你的睫毛上荡一个三人秋千 想在你的睫毛上荡一个N人秋千 5、从头到脚都是艺术品...因水果而异，这句话也可以演变为： 苹果变成人的话不就是你么！ 西瓜变成人的话不就是你么！ 香蕉变成人的话不就是你么！ 榴莲变成人的话不就是你么！...那种凌驾所有人之上的感觉，没有哪个女生会拒绝。 而凌驾于女王之上的，就只有外星人了！这是至高无上的夸奖！ ---END--- 听说点在看和转发朋友圈 颜值都开花 END

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    10个深度学习最常用的激活函数（原理及优缺点）

    【导读】大家好，我是泳鱼。激活函数是神经网络模型重要的组成部分，本文作者Sukanya Bag从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。...Leaky ReLU 通过把 x 的非常小的线性分量给予负输入（0.01x）来调整负值的零梯度（zero gradients）问题； leak 有助于扩大 ReLU 函数的范围，通常 a 的值为 0.01...； ELU 在较小的输入下会饱和至负值，从而减少前向传播的变异和信息。...如果 a_i= 0，则 f 变为 ReLU 如果 a_i> 0，则 f 变为 leaky ReLU 如果 a_i 是可学习的参数，则 f 变为 PReLU PReLU 的优点如下： 在负值域，PReLU...Swish 激活函数的主要优点如下： 「无界性」有助于防止慢速训练期间，梯度逐渐接近 0 并导致饱和；（同时，有界性也是有优势的，因为有界激活函数可以具有很强的正则化，并且较大的负输入问题也能解决）；

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    win10 uwp 商业游戏 1.1.5 商店可以卖出数多个游戏修炼游戏相关文章

    下面我来告诉大家如何在游戏中添加多个游戏。包括数据共用，导航。 开始问到小伙伴，他说这个游戏因为玩到后面发现可以买的东西很多，于是就不能继续玩。...所以看起来很简单，他就不想玩了，于是为了添加游戏的难度，我就先添加商店可以卖出数 商店可以卖出数 为了让游戏比较好玩，就添加了商店的一个东西最多的可以买入和卖出，但是买入和卖出的值需要在买入的时候添加卖出的值...而修为可以使用点击来获得，所以不停的点击的游戏。 那么先写一个人物接口，因为还不知道人物类需要什么东西，如何加上商业游戏，所以就写接口，定义接口的好处是可以通过别的地方给使用地方值。...LUK幸运 悟性 在国产游戏找到的属性 气血——角色当前生命值/角色当前生命值上限/角色总生命值上限，气血值为0时角色死亡 法力——角色当前法力值/角色当前法力值上限/角色总法力值上限，施放技能需要消耗法力...怒气——角色当前怒气值/角色总怒气值，施放绝技需要消耗怒气值 根骨——影响气血上限、怒气、气血回复速度、怒气回复速度 精力——影响法力上限、怒气、法力回复速度、怒气回复速度 力量——影响最小物理攻击、

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    把英雄分类，看 Python 带你上王者

    哈哈哈，看过来，是不是对英雄理解的不够透彻呢，是不是还没有很好的为英雄分类呢，今天就来看看英雄分类 技术栈 一、EM 聚类简介 二、爬取网上的英雄初始属性值 三、做成饼图 EM 聚类简介 EM 英文名是...最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。...M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中，这个过程不断交替进行。...可以看到，其中”1级最大法力“，”15级最大法力“，”最大法力成长“，是强相关的，由此可以做出属性筛选，最终保留的属性如下： 1features_remain = ['15级生命', '15级物理攻击...抓取英雄初始属性 要想获得更加全的英雄数据，还是需要到网上抓取，这样才能够保证英雄的数量是最新的。这里我使用的是 http://db.18183.com/ 网站的数据，页面如下： ? ?

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    C++ 中有符号类型到无符号类型的转换

    参考链接： C++ strtoull() 我的主力博客：半亩方塘   为了更好地解释下面的代码，先来介绍一些背景知识，在我的计算机中， char 类型占 8 个比特位，那么， unsigned char...当我们所赋的值为 负值 时，如以上代码中变量 c 的情形，给它一个值 -10，最后将 c 的值赋给 d 后输出，得到 d = 246，即给 c 变量赋值 -10 后，它的值变为 246，这是为什么呢？...这是由于当我们给一个无符号类型赋一个 负值 时，其结果是我们所赋的值与这个无符号类型能表示的数的总个数的和，即 d = -10 + 256，这样一来结果当然是 246 了,显然 246 是在此无符号类型所能表示的数的范围内的...譬如以下的代码：  运行后的结果如下：    给 m 赋值为 -258 ，最后 n = 254 ，即 m 的值变为了254 ，这又是什么情况呢？...的值变为了 2 ，这又是为什么呢？

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    第五届蓝桥杯决赛B组CC++——Log大侠

    标题：Log大侠 atm参加了速算训练班，经过刻苦修炼，对以2为底的对数算得飞快，人称Log大侠。一天，Log大侠的好友 drd 有一些整数序列需要变换，Log大侠正好施展法力......变换的规则是： 对其某个子序列的每个整数变为: [log_2 (x) + 1]  其中 [] 表示向下取整，就是对每个数字求以2为底的对数，然后取下整。...接下来 m 行，每行两个数 L R 表示 atm 这次操作的是区间 [L, R]，数列序号从1开始。 【输出格式】 输出 m 行，依次表示 atm 每做完一个操作后，整个序列的和。...【样例输入】 3 3 5 6 4 1 2 2 3 1 3 【样例输出】 10 8 6 【数据范围】 对于 30% 的数据， n, m <= 10^3 对于 100% 的数据， n, m 的第一想法去做，肯定会超时，但是我优化的办法我不会，所以能怎么办呢，超时也有部份分可以拿，不拿白不拿。

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    深度学习最常用的10个激活函数！（数学原理+优缺点）

    Leaky ReLU 通过把 x 的非常小的线性分量给予负输入（0.01x）来调整负值的零梯度（zero gradients）问题； leak 有助于扩大 ReLU 函数的范围，通常 a 的值为 0.01...； ELU 在较小的输入下会饱和至负值，从而减少前向传播的变异和信息。...如果 a_i= 0，则 f 变为 ReLU 如果 a_i> 0，则 f 变为 leaky ReLU 如果 a_i 是可学习的参数，则 f 变为 PReLU PReLU 的优点如下： 在负值域，PReLU...Softmax 与正常的 max 函数不同：max 函数仅输出最大值，但 Softmax 确保较小的值具有较小的概率，并且不会直接丢弃。...Swish 激活函数的主要优点如下： 「无界性」有助于防止慢速训练期间，梯度逐渐接近 0 并导致饱和；（同时，有界性也是有优势的，因为有界激活函数可以具有很强的正则化，并且较大的负输入问题也能解决）；

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    深度学习领域最常用的10个激活函数，一文详解数学原理及优缺点

    Leaky ReLU 通过把 x 的非常小的线性分量给予负输入（0.01x）来调整负值的零梯度（zero gradients）问题； leak 有助于扩大 ReLU 函数的范围，通常 a 的值为 0.01...； ELU 在较小的输入下会饱和至负值，从而减少前向传播的变异和信息。...如果 a_i= 0，则 f 变为 ReLU 如果 a_i> 0，则 f 变为 leaky ReLU 如果 a_i 是可学习的参数，则 f 变为 PReLU PReLU 的优点如下： 在负值域，PReLU...Softmax 与正常的 max 函数不同：max 函数仅输出最大值，但 Softmax 确保较小的值具有较小的概率，并且不会直接丢弃。...Swish 激活函数的主要优点如下： 「无界性」有助于防止慢速训练期间，梯度逐渐接近 0 并导致饱和；（同时，有界性也是有优势的，因为有界激活函数可以具有很强的正则化，并且较大的负输入问题也能解决）；

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    激活函数 | 深度学习领域最常用的10个激活函数，详解数学原理及优缺点

    Leaky ReLU 通过把 x 的非常小的线性分量给予负输入（0.01x）来调整负值的零梯度（zero gradients）问题； leak 有助于扩大 ReLU 函数的范围，通常 a 的值为 0.01...； ELU 在较小的输入下会饱和至负值，从而减少前向传播的变异和信息。...如果 a_i= 0，则 f 变为 ReLU 如果 a_i> 0，则 f 变为 leaky ReLU 如果 a_i 是可学习的参数，则 f 变为 PReLU PReLU 的优点如下： 在负值域，PReLU...Softmax 与正常的 max 函数不同：max 函数仅输出最大值，但 Softmax 确保较小的值具有较小的概率，并且不会直接丢弃。...Swish 激活函数的主要优点如下： 「无界性」有助于防止慢速训练期间，梯度逐渐接近 0 并导致饱和；（同时，有界性也是有优势的，因为有界激活函数可以具有很强的正则化，并且较大的负输入问题也能解决）；

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    原来这就是神经网络需要激活函数真正的原因

    给定一组具有我们希望预测的某些值的观察示例，以及每个示例上的一些数据，神经网络将尝试”拟合“这些数据，以便可以正确地得到新数据的预测值。 作为示例，我们可能正在设计图像分类器（通常使用卷积神经网络）。...虽然你可能已经多次看过这张照片，认识它是神经网络，但我仍然介绍一下每个圆圈代表神经网络中的神经元，垂直对齐的神经元代表每个层。 神经网络如何工作？...常用的激活功能 RELU：ReLU代表“整流线性单元”。在所有激活函数中，这是一个与线性函数最相似的函数：所有负值都将变为0，而其余值将保持不变。用数学公式表示为： ? ? 假设我们的偏差值为-b。...添加偏差后，任何低于b的输入值都将变为负值。将ReLU应用于此后，它变为0。 Sigmoid：sigmoid函数将任意实数作为输入，并返回0到1之间的值。sigmoid函数的数学公式如下。...我在Yoshua Bengio的令人敬畏的深度学习书中找到了这个问题的解释。 我们可以不用使用非线性函数来构造线性变换，而是让每个神经元简单地返回它们的结果。

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    P1095 守望者的逃离

    到那时，岛上的所有人都会遇难。守望者的跑步速度为17m/s，以这样的速度是无法逃离荒岛的。庆幸的是守望者拥有闪烁法术，可在1s内移动60m，不过每次使用闪烁法术都会消耗魔法值10点。...守望者的魔法值恢复的速度为4点/s，只有处在原地休息状态时才能恢复。 现在已知守望者的魔法初值M，他所在的初始位置与岛的出口之间的距离S，岛沉没的时间T。...你的任务是写一个程序帮助守望者计算如何在最短的时间内逃离荒岛，若不能逃出，则输出守望者在剩下的时间内能走的最远距离。注意：守望者跑步、闪烁或休息活动均以秒(s)为单位，且每次活动的持续时间为整数秒。...= M <= 1000, 1 <= S <= 非常少见的结构体dp 我一开始的思路和题解差不多，只是有一个地方没有想好就是在哪里取最大值 这题的策略就是三种： 1.闪烁 2.休息 3.跑 能闪则闪...虽然题目中说休息必须是在不跑的情况下，但是我们牵扯到取最大值的问题 1 #include 2 #include 3 #include 4 using

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    小明の魔法计划——最长上升子序列

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...，小明在学习一个魔法，这个魔法需要一些施法材料，所幸的是施法材料已经准备好了，下一步就是建立魔法阵了，每一个施法材料都有一个特性值，表示为一个大于1小于10 ^ 7的整数，当且仅当一个材料的特性值是另一个材料的特性值的倍数的时候...，他们才可以建立法力连接。...比如说，一个特性值为6和一个特性值为9的施法材料是不可以建立法力连接的，而一个特性值为9和一个特性值为18的材料是可以建立法力连接的，值得注意的是法力连接是双向的。...一个稳定的魔法阵要求属于这个法阵的材料之间不存在任何两个不直接连接的施法材料，比如说由(1,3,9)组成的魔法阵是稳定的，而(3,6,9)组成的魔法阵是不稳定的，因为值为6和值为9的材料无法建立连接。

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    学习PID

    咱们先规定好 对了其实事先会规定一个PWM的周期,,假设是10KHZ,,,,周期的大小会对电机的转速有影响,这是必然的,讲到后面就知道如何选择周期了........就整体趋势来讲,,偏差是越来越小,,然后变为负值越来越小,,然后到顶.....我们想的是能不能把前面的变为负值开始到到顶,,抑制一下 图画的不一定是对的....只是讲一下整体的趋势 ?...随着时间的推移,我可以通过那个斜率得到一个慢慢变化的值(开始挺小的(稍微有些抑制),慢慢变大(抑制作用越来越强) 或者开始挺大的(开始还能促进),慢慢变小(促进作用越来越小) )..........(抑制了调节) 这是几乎永远的都在抑制调节呢.....还可以毕竟可以抑制.... 如果那个比例值是负值 V控制PWM = V控制PWM  + V偏差*P  + (一个越来越小的数)..........(促进了调节) 永远的在促进,但是促进作用在减弱 当然如果不想让那个比例值为负值..可以让 上上次偏差减去上次偏差嘛 就变成了 V控制PWM = V控制PWM  + V偏差*P + (一个比例数)*(上上次偏差

    1.4K60

    python interpolate.interp1d_我如何使用scipy.interpolate.interp1d使用相同的X数组插值多个Y数组？…

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...scipy.interpolate.interp1d,如何格式化它只需要调用一次？...我想避免这种重复的方法： In [7]: import scipy.interpolate as interpolate In [8]: new_x = np.linspace(0,10,20) In..., kind=’cubic’) 解决方法: 因此,根据我的猜测,我尝试了axis =1.我仔细检查了唯一有意义的其他选项,axis = 0,它起作用了.所以对于下一个有同样问题的假人,这就是我想要的：...np.vstack或np.hstack将new_x和内插数据合并在一行中的语法,但是这个post让我停止尝试,因为似乎更快地预分配了数组(例如,使用np.zeros)然后用新值填充它.

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    关于批次效应矫正后出现负值

    下面是YuanSH的分享 首先要了解一下什么叫批次效应 那么如何解决批次效应呢?...:批次效应的来源有很多,例如,实验人员,温度,湿度,加入的药剂等等…由于批次效应的存在,世界上不可能存在两次一模一样的实验结果,如果有那就是造假(这句话是我瞎编的) 那么如何解决批次效应呢? 　　...(这种情况就压根用不到批次信息,并且不会出现负值): 对于一个任意的患者Si 其任意基因的表达值为 SiGj 总基因表达值为 SiG 百分比转换公式为 SiGj / SiG 虽然很多人看不起这个转换方法...带着这个问题进行下一步分析:修改一下方差 为了防止原始数据中出现负数,我把均值扩大 10 倍 n = 20 a1 = rnorm(n,mean = 500,sd =1) a2 = rnorm(n,mean...那么我们可以进行如下的合理猜测,我们的模拟数据中是没有异常值的,但是由于表达谱数据极大,出现异常值的概率极高,因此进行如下操作 假设 a1 的第一个基因的表达值突然急剧上升,a4 的第二个基因的表达值拒绝下降

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