第二章模型评估与选择1.数据集包含1000个样本，其中500个正例，500个反例，将其划分为包含70%样本的训练集和30%样本的测试集用于留出法评估，试估算共有多少种划分方式。一个组合问题，从500500正反例中分别选出150150正反例用于留出法评估，所以可能取150)2。法应该是(C500正则化其实是破坏最优化2.数据集包含100个样本，其中正反例各一半，假定学习算法所产生的模型是将新样本预测...

稀疏深度学习理论与应用    稀疏深度学习理论与应用    简述：    稀疏深度学习是深度学习的一个重要分支，研究的是如何通过限制网络的连接性和权重值，在保持模型性能的同时减少参数数量，从而提高计算效率和模型的可解释性。本文将介绍稀疏深度学习的基本原理和常见算法，并探讨其在不同领域的应用。    一、稀疏深度学习的原...

编译原理填空题1．计算机执行用高级语言编写的程序主要有两种途径：___解释__和__编译___。2．扫描器是__词法分析器___，它接受输入的__源程序___，对源程序进行___词法分析__并识别出一个个单词符号，其输出结果是单词符号，供语法分析器使用。3．自上而下分析法采用___移进__、归约、错误处理、___接受__等四种操作。4．一个LR分析器包括两部分：一个总控程序和___一张分析表__。...

神经网络算法的优化和改进随着科技的发展和人类对于信息处理能力的需求提升，神经网络算法成为了研究和应用的热点之一。然而，神经网络算法中存在一些问题，例如模型的泛化能力不足、训练速度较慢等等。因此，优化和改进神经网络算法成为了当前热门的研究方向。本文将探讨神经网络算法的优化和改进，以及研究进展和应用前景。一、神经网络算法中存在的问题1.泛化能力不足泛化能力是衡量神经网络算法性能的重要指标之一，它表示模...

人工智能机器学习技术练习(习题卷7)第1部分：单项选择题，共62题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]SVM中要寻和计算的MMH是指()A)最大边缘超平面B)超平面C)最小边缘超平面答案:A解析:2.[单选题]对于神经网络的说法, 下面正确的是 :A)增加神经网络层数, 可能会增加测试数据集的分类错误率B)减少神经网络层数, 总是能减小测试数据集的分类错误率C)增加神经网络...

低秩与稀疏正则化在图像去噪与分割中的建模研究    低秩与稀疏正则化在图像去噪与分割中的建模研究    摘要：图像去噪与分割是图像处理领域的重要问题。为了提高图像去噪与分割的效果，近年来研究者们提出了许多基于低秩和稀疏正则化的方法。本文将重点探讨低秩和稀疏正则化在图像去噪与分割中的建模研究。首先介绍了低秩和稀疏正则化的基本原理和数学模型，然后详细讨论了低秩和...

熵最小化正则化-概述说明以及解释1.引言正则化其实是破坏最优化1.1 概述在现代数据分析和机器学习领域，熵最小化正则化是一种重要的方法，用于解决模型学习过程中的过拟合问题。过拟合是指模型在训练数据上表现出，但在新的未见过的数据上表现较差的情况。过拟合的出现是由于模型过于复杂，过度拟合了训练数据中的噪声和随机性，导致了泛化能力下降。为了解决过拟合问题，熵最小化正则化通过对模型的训练损失函数加入正则...

人工智能机器学习技术练习(习题卷14)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]个人健康和年龄的相关系数是 -1.09。根据这个你可以告诉医生哪个结论？A)年龄是健康程度很好的预测器B)年龄是健康程度很糟的预测器C)以上说法都不对2.[单选题]以下哪项是解决NLP用例(如语义相似性、阅读理解和常识推理)的更好选择?A)ELMo...

wasserstein 正则    Wasserstein正则是一种用于优化问题的正则化方法，它与传统的L1或L2正则化不同。Wasserstein正则化的提出源于Wasserstein距离（也称为Earth Mover's Distance）的概念，它是衡量两个概率分布之间差异的一种方式。Wasserstein正则化在机器学习和统计学中被广泛应用，特别是在生成对抗网络（GAN...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 108490486 A(43)申请公布日 2018.09.04(21)申请号 CN201810102546.6(22)申请日 2018.02.01(71)申请人 北京奥能恒业能源技术有限公司    地址 100083 北京市海淀区知春路1号院学院国际大厦1503室(72)发明人 杨晓 吕健飞 谢...