2017，53（1）1引言调强放射（Intensity Modulated Radiation The-rapy ，IMRT ）是目前恶性肿瘤的有效手段之一。这种手段可以实现照射角度、射线强度、肿瘤区域上的剂量分布的调节，保证肿瘤控制率（Tumor Control Probability ，TCP ）达到一定的水平，正常组织并发症概率（Nature Tissue Complicat...

python正则表达式应⽤优化实例1、问题出现需要提取⼀份xml⽂件中参数名和参数值，格式如下：<p name="actOlLaPdcch">true</p>我们需要的字段如上，红⾊部分为参数名，蓝⾊部分为参数值，当然，实际⽂档中还有很多⼲扰因素。步骤为先打开⽂件，然后⽤正则表达式匹配到我们需要的母项（r"<managedObject class=\"LNCEL\""...

低偏差高方差和过拟合的关系 1. 概述在机器学习的世界里，低偏差和高方差常常是一对纠缠不清的双胞胎。这俩家伙就像是打麻将时的老千，一会儿在你身边一会儿又消失不见，真让人捉摸不透。简单来说，偏差和方差是衡量模型表现的两个关键指标。低偏差意味着模型在训练数据上的表现很好，但高方差却说明它对训练数据的依赖过于严重，以至于在新数据上表现得像个“学霸”考完试就忘了书本的知识，毫无用处。为了深入理解这俩个家伙...

83. 神经网络如何改变传统的预测分析方法？一、关键信息1、 神经网络的定义与特点2、 传统预测分析方法的概述正则化解决过拟合3、 神经网络改变传统预测分析的具体方式4、 案例分析与实际效果对比5、 应用场景与优势领域6、 面临的挑战与解决方案二、协议内容11 神经网络的定义与特点神经网络是一种模仿生物大脑神经网络结构和功能的计算模型，它由大量的节点（也称为神经元）相互连接而成。这些节点通过权重相...

loss曲线 过拟合 欠拟合loss曲线是指训练模型时，损失函数值随着训练次数的变化而变化的曲线。它可以用来评估模型的性能和训练过程的收敛情况。通常情况下，随着模型训练的进行，损失函数值会逐渐减小，直到达到一个稳定的值或者不再变化。一般而言，我们希望损失函数能够收敛到一个较小的值，以获得更好的模型性能。正则化解决过拟合过拟合（Overfitting）是指模型在训练集上表现优秀，但是在未见过的数据上...

如何解决支持向量机算法中的欠拟合问题支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。然而，在实际应用中，我们常常会遇到欠拟合问题，即模型无法很好地拟合训练数据。本文将探讨解决SVM算法中欠拟合问题的方法。1. 增加特征维度欠拟合问题通常是由于特征维度过少导致的。当我们的特征空间无法很好地划分不同类别时，模型容易出现欠拟合现象。因...

正则化解决过拟合过拟合的原因过拟合是指机器学习模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳的现象。过拟合的原因主要有以下几点：首先，模型可能过于复杂，导致模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。这是因为模型过于复杂，它可能会学习训练集中的噪声，从而导致模型在测试集上表现不佳。其次，模型可能缺乏足够的训练数据，从而导致模型无法很好地拟合数据。这是因为模型缺乏足够的训练数据，从而无法很好地拟合数...

AI技术使用中的常见疑难问题解答一、概述：AI技术在不断发展，但使用中也面临一些常见的疑难问题。本文将解答关于AI技术使用中的常见疑难问题，帮助读者更好地了解和应对这些问题。二、数据质量对AI算法性能的影响在使用AI算法进行数据分析和预测时，数据质量是一个非常重要的因素。不同类型的数据质量问题可能会导致不准确的结果或预测。下面是几个与数据质量相关的常见问题及其解答：1. 数据缺失：当输入数据中存在...

解决欠拟合的方法欠拟合是指模型无法很好地拟合数据集，导致预测结果不准确。解决欠拟合的方法主要包括以下几个方面：正则化解决过拟合1.增加特征项在训练模型时，可以增加更多的特征项来提高模型的复杂度，从而更好地拟合数据集。但是需要注意的是，特征项过多也会导致过拟合问题。2.增加训练次数通过增加训练次数，使模型能够更好地学习数据集中的规律，从而提高预测准确率。但是需要注意的是，过多的训练次数也会导致过拟合...

过拟合效应正则化解决过拟合过拟合效应概念介绍过拟合是指模型在训练数据上表现出，但在新数据上表现不佳的现象。其原因在于模型过于复杂，过度拟合了训练数据中的噪声和随机误差，从而导致对新数据的泛化能力降低。产生原因1. 模型复杂度过高：模型参数太多或层数太深，使得模型可以完美地适应训练数据中的每一个样本，但无法泛化到新数据。2. 数据量不足：训练集数量太少，导致模型无法学习到足够多的特征和规律。3....