拟合

2012 年，Hinton 等人在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature dete…

2012 年，Hinton 等人在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature dete…

继 BERT 之后，研究者们注意到了大规模预训练模型的潜力，不同的预训练任务、模型架构、训练策略等被提出。但 BERT 类模型通常存在两大缺点：一是过分依赖有标签数据；二是存在过拟…

1.线性回归 线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与…

太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使其性能可推广，但又足够简单易于训练、维护和解释是特征选择的主要工作。 “特征选择”意…