假设我有一个超平面集合 H，其对应有很过的H(x1,x2,…,xn)。令他们最小的break point k=2。 那么，当数据集的个数N=1时，every mH(N)=2 当N=2时，every mH(N)最大为3，即都小于4 当N=3时，我们想知道此时mH(N)可取的最大值。 首先由于2最小的break point，则3也是break point。那么N=3时，有mH(N)<23，
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2024-01-12 15:04:58
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在画类图之前，首先要理清UML中的四种关系，常见的有以下四种关系: 泛化（Generalization）, 实现（Realization），关联（Association)，依赖(Dependency)，而在关联中又包括：聚合（Aggregation），组合(Composition)，在这几种关系中他
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2024-10-30 20:22:30
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1.引言什么是泛化呢？先举个栗子： 小明和小李都上了高三。小明头脑机灵，一边刷着五年高考三年模拟一边总结做题规律，而小李一门心思刷题，一套完了又一套，刷的试卷堆成山了却没有对错题进行总结。高考结束成绩公布，小明超出一本线几十分，而小李却勉强上了二本线。这是为什么呢？ 原来高考试题一般是新题，谁也没做过，平时的刷题就是为了掌握试题的规律，能够举一反三、学以致用，这样面对新题时也能从容应对。这种对
目录引言经验误差、测试误差、泛化误差定义泛化误差的偏差-方差分解偏差-方差图解偏差-方差tradeoff模型复杂度bagging和boosting解决偏差-方差问题针对偏差：避免欠拟合针对方差：避免过拟合引言在构建机器学习模型时，通常需要先采集数据，然后将数据分为训练集、验证集、测试集。训练集用于训练模型，验证集（如果数据量比较少可以采用交叉验证的方式）用于调整超参数，测试集则用于最后评估模型的性
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2023-09-15 22:00:49
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泛化误差的评估方法 (在现实任务中，还需考虑时间、存储空间的开销等其它因素，这里只考虑泛化误差)用一个测试集来测试学习其对新样本的判别能力，然后以测试集上的测试误差作为泛化误差的近似。在只有一个包含m个样例的数据集D，从中产生训练集S和测试集T。1 留出法（hold-out）D分为两个互斥的集合，一个作为S，一个作为T。分层抽样(stratified sampling)： S和T中正例和反例比例
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2023-12-15 06:00:36
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偏差方差分解 (误差分解)先引入一个问题: Machine Learning 与 Curve Fitting 的区别是什么?[1]Curve Fitting 是使用所有的数据拟合一条曲线; 而 Machine Learning 是采用真实世界中采样的一小部分数据,并且我们希望我们的模型能够对于未知数据有不错的泛化性能.因此涉及到Bias-Variance的权衡.学习算法的预测误差, 或者说泛化误差
1.C++两种抽象方法（1）面向对象编程封装（Encapsulation）继承（Inheritance）多态（Polymorphism）（2）泛型编程概念（concepts）模型化（modeling）强化（refinement）2.泛型编程概念 泛型编程(Generic Programming) 指在多种数据类型上皆可操作。和面向对象编程不同，它并不要求额外的间接层来调用
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2024-05-31 13:21:24
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1、背景搜索系统是一个复杂的系统，当用户在输入框中输入想要的问题，或者输入想要的商品后，点击"确定"按钮，搜索系统会经历一系列的操作，query理解和分析，召回结果，相关性打分，排序等，所有的这些操作都在毫秒级别内完成。
而本文所讲述的query扩展是在query理解和分析阶段的操作。query扩展，顾名思义就是对当前输入的query进行一定的改写，经过扩充，得到其扩充的词汇。
在不同的地方，可能
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2024-01-15 15:00:53
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include（包含）包含关系：其中这个提取出来的公共用例称为抽象用例，而把原始用例称为基本用例或基础用例系：当可以从两个或两个以上的用例中提取公共行为时，应该使用包含关系来表示它们。 extend （扩展）扩展关系：如果一个用例明显地混合了两种或两种以上的不同场景，即根据情况可能发生多种分支，则可 ...
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2021-10-18 18:16:00
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泛型语义 泛型(Generic Programming)，即是指具有在多种数据类型上皆可操作的含意。泛型编程的代表作品 STL 是一种高效、泛型、可交互操作的软件组件。 泛型编程最初诞生于 C++中，目的是为了实现 C++的 STL（标准模板库）。其语言支持机制就是模板（Templates）。 模板的精神其实很简单：类型参数化(type parameterized)，即，类型也是一种参数，也
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2024-03-20 14:52:42
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摘要：以前在机器学习中一直使用经验风险来逼近真实风险，但是事实上大多数情况经验风险并不能够准确逼近真实风险。后来业界就提出了泛化误差的概念（generalization error）,在机器学习中泛化误差是用来衡量一个学习机器推广未知数据的能力，即根据从样本数据中学习到的规则能够应用到新数据的能力。常用的计算方法是：用在训练集上的误差平均值-在测试集上的误差平均值。一：经验风险机器学习本质上是一种
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2024-06-25 23:00:08
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决策树1. 决策树归纳的特点2. 模型的过分拟合3. 估计泛化误差3.1 再代入估计3.2 结合模型复杂度3.3 估计统计上界3.4 使用确认集4. 处理决策树归纳中的过拟合5.评估分类器的性能5.1 保持方法（holdout）5.2 随机二次抽样5.3 交叉验证5.4 自助法（bootstrap） 1. 决策树归纳的特点决策树归纳是一种构建分类模型的非参数方法，换句话说，它不要求任何先验假设，
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2024-06-18 06:18:01
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泛化性能的首要因素是样本：训练的数据量越小越容易过拟合，模型泛化性不好首先应该考虑的是训练样本的数量和质量提高泛化的本质是引入更多随机性：正则化，dropout，数据增强这些其实都相当于增加噪声，为loss函数搜索最优解时加入更多随机性，从而尽可能避免陷入局部最优(sharp minima)，逼近一个相对全局更优的解(flat minima)无脑选择Adam类优化器不一定更好：Adam类优化器通常
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2023-10-10 14:55:50
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JDK 1.5 之后，Java 通过泛型解决了容器类型安全这一问题，而几乎所有人接触泛型也是通过Java的容器。那么泛型究竟是什么？泛型的本质是参数化类型；也就是说，泛型就是将所操作的数据类型作为参数的一种语法。先对比一下有泛型和无泛型的写法。无泛型 public class Dog{
String name;
int age;
/**
* 带参构造函数
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2023-11-02 08:17:58
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泛化误差曲线的Python实现是一项十分重要的工作，尤其是在机器学习和统计学中，帮助我们理解模型在未见数据上的表现。泛化误差反映了模型从训练集到测试集的性能转移，在实际应用中，这一概念的实现无疑会影响到模型的选择和优化。本文将通过Python代码实现泛化误差曲线，并深入探讨相关的技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等方面。
### 背景描述
泛化误差的概念最早可以追溯到1990年代，模型的
泛型是指参数化类型：数据的类型会影响程序的行为，而这个类型参数是有边界范围的，叫类型限定。Java中泛型(GenericType)从JDK1.5开始出现，在这之前的类型叫原生态类型(rawType)。常常有人说java的泛型信息在运行期会被擦除，所以运行时无法获取到泛型信息。这种说法是不准确的。java中使用泛型无非两种用法：1、声明一个泛型类型；2、使用一个泛型类型。 如果一个类型定义
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2023-07-16 12:42:39
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概述泛型即为参数化类型。就是将数据类型参数化，作为一种类型安全机制而产生的。使用泛型集合时，可以将一个集合中的所有元素限定为一个特定类型，这样集合中就只能存储特定的类型的对象， 这样比较安全；并且获取集合中存储的数据时，编译器也直到这个元素的类型，不需要进行窄化处理，这样使用也比较方便。为什么使用泛型？没有泛型的时候public class node {
public int value;
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2024-05-30 11:42:07
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泛型泛型的理解和好处理解泛型：jdk5.0出现的新特性；参数化的类型。可以将某个类型当做参数传递给类、接口或方法中联想：A a = new A();
class A<T>{
T t;
}
method("john");
public void method(String s){
//访问s
}区别：方法的参数：传递的是值，必须传参,只能用在方法中
泛型：传递的是类型，可以不用传参
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2023-10-14 00:50:08
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文章目录一、泛型1.1 泛型的声明1.2 泛型实例化1.3 泛型细节二、自定义泛型类三、自定义泛型接口四、自定义泛型方法五、泛型通配符和继承性 一、泛型泛型： 又称参数化类型，是JDK5.0出现的新特性，用于解决数据类型的安全性问题。可以在类或方法中预支地使用未知的类型，例如ArrayList <E>，<E>表示一种指定的数据类型，叫做泛型。 E ，取自Element（元
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2023-09-22 22:21:06
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领域泛化 (Domain Generalization, DG) 是近几年非常热门的一个研究方向。它研究的问题是从若干个具有不同数据分布的数据集（领域）中学习一个泛化能力强的模型，以便在 未知 (Unseen) 的测试集上取得较好的效果。本文介绍DG领域的第一篇综述文章《Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domai
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2024-04-17 22:10:04
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