飒白

本实验皆在运用OpenCV、Python等工具采用适当的算法对手写体数字进行识别与检测，可以提供训练集与测试集进行训练，并可以输入手写字体进行测试检验。 通过独立的完成本实...

数据不平衡又称样本比例失衡，比如二分类问题，如果标签为1的样本占总数的99%，标签为0的样本占比1%则会导致判断「失误严重」，准确率虚高。 常见的解决不平衡问题的方法如下。...

首先定义凸集，如果x，y属于某个集合M，并且所有的θx+(1-θ)f(y)也属于M，那么M为一个凸集。如果函数f的定义域是凸集，并且满足 则该函数为凸函数。 如果函数存在二...

记录分类错误的次数。 对于「对数函数」，由于其具有「单调性」，在求最优化问题时，结果与原始目标一致，在含有乘积的目标函数中(如极大似然函数)，通过「取对数」可以转化为求和的...

偏差度量了学习算法的期望与真实结果的偏差，刻画了算法本身的「拟合能力」，方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化。 偏差用于描述模型的拟合能力，方差用来描述模...

欠拟合指的是模型不能够再训练集上获得足够低的「训练误差」，往往由于特征维度过少，导致拟合的函数无法满足训练集，导致误差较大。 过拟合指的是模型训练误差与测试误差之间差距过大...

无量纲化主要解决数据的「量纲不同」的问题，使不同的数据转换到「同一」规格，常见的方法有「标准化」和「区间缩放法」。标准化的假设前提是特征值服从「正态分布」。区间放缩法利用了...

「回归模型」：例如预测明天的股价。 「分类模型」：将样本分为两类或者多类。 「结构化学习模型」：输出的不是向量而是其他「结构。」 「监督学习」：学习的样本「全部」具有标签，...

是反映估计值与被估计量之间差异程度的一种度量。 观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根，用来衡量观测值同真值之间的偏差。 不仅考虑预测值与真实值误差，还考虑了误差...