(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 114023300 A(43)申请公布日 2022.02.08(21)申请号 CN202111295924.5(22)申请日 2021.11.03(71)申请人 四川大学    地址 610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号(72)发明人 王海舟 范润琦 吴英奡 许晋荣 张新悦 吴心宇...

在线优化算法FTRL的原理与实现在线学习想要解决的问题在线学习 ( Online Learning ) 代表了⼀系列机器学习算法，特点是每来⼀个样本就能训练，能够根据线上反馈数据，实时快速地进⾏模型调整，使得模型及时反映线上的变化，提⾼线上预测的准确率。相⽐之下，传统的批处理⽅式需要⼀次性收集所有数据，新数据到来时重新训练的代价也很⼤，因⽽更新周期较长，可扩展性不⾼。⼀般对于在线学习来说，我们致⼒...

机器学习知到章节测试答案智慧树2023年最新同济大学第一章测试1.回归和分类都是有监督学习问题。（ ） 参考答案:对 2.输出变量为有限个离散变量的预测问题是回归问题；输出变量为连续变量的预测问题是分类问题。（ ） 参考答案:错 3.关于“回归（Regression）”和“相关（Correlation）”，下列说法正确的是？注意：x 是自变量，y 是因变量。（ ） 参考答案:回归在 x 和 y 之...

feature_selection rfe -回复正则化解决什么问题什么是特征选择（Feature Selection）？特征选择是指从原始数据中选择出最具有预测能力的特征，以提高机器学习算法的性能和效率。在大规模的数据集中，特征选择可以减少特征的数量，简化问题的复杂度，并提高模型的可解释性。为什么需要特征选择？在现实世界的数据集中，往往存在大量的冗余和无关的特征。这些无用的特征会增加算法的计算复...

机器学习知识：机器学习中的模型泛化机器学习是一种快速发展的技术，其核心在于训练模型来解决各种类型的问题。模型泛化是机器学习中一个非常重要的概念。在这篇文章中，我们将详细探讨什么是模型泛化以及为什么它如此重要。正则化解决什么问题什么是模型泛化？在机器学习中，模型泛化是指模型在新数据上表现良好的能力。可以将模型泛化看作是模型普遍性的度量。如果一个模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳，那么该模...

统计建模比赛答辩问题引言统计建模比赛是一种常见的数据科学竞赛形式，旨在通过应用统计学和机器学习技术解决特定问题。在比赛的答辩环节中，参赛者需要回答评委提出的问题，展示他们的模型设计思路、数据分析能力和模型应用效果。本文将探讨统计建模比赛答辩中可能会遇到的问题，并提供相应的解答策略。数据预处理相关问题1. 你在数据预处理方面做了哪些工作？答：在数据预处理方面，我进行了以下几个方面的工作： - 缺失值...

matlab曲面插值函数我很乐意帮助你写一篇1500-2000字的文章，介绍和解释MATLAB中的曲面插值函数。以下是一个详细的步骤：第一步：什么是曲面插值函数？曲面插值函数是一种在MATLAB中用于创建曲面拟合的工具。它们可以以较少的数据点为基础，生成一个平滑的曲面函数，从而填补数据点之间的空隙。曲面插值函数是MATLAB中的一个重要功能，广泛应用于各种数学建模和数据处理应用中。第二步：曲面插值...

线性回归、逻辑回归（LR）线性回归回归是⼀种极易理解的模型，就相当于y=f（x），表明⾃变量 x 和因变量 y 的关系。最常见问题有如医⽣治病时的望、闻、问、切之后判定病⼈是否⽣了什么病，其中的望闻问切就是获得⾃变量x，即特征数据，判断是否⽣病就相当于获取因变量y，即预测分类。最简单的回归是线性回归，如图1.a所⽰，X为数据点——肿瘤的⼤⼩，Y为观测值——是否是恶性肿瘤。通过构建线性回归模型，如...

一维热传导方程逆问题的离散正则化求解方法离散正则化方法通常用于解决一维热传导方程逆问题。离散正则化方法利用多项式拟合技术，将求解一维热传导方程逆问题转换为优化问题，然后使用梯度下降法求解。具体步骤如下：（1）确定正则化的多项式阶数P，由此产生一个未知变量的系数矩阵A；（2）计算出热传导方程模型的函数值H（i）；（3）定义子函数f（i）=A（i）⊙H（i）-M（i）；（4）使用梯度下降法求函数f（i...

数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？()答案:关联规则发现 2.下列有关SVM说法不正确的是（ ）答案:SVM因为使用了核函数，因此它没有过拟合的风险 3.影响聚类算法效果的主要原因有：（）答案:特征选取_聚类准则_模式相似性测度 4.7、朴素贝叶斯分类器不存在数据平滑...