目录1 交叉熵的定义2 交叉熵的数学原理3 Pytorch交叉熵实现3.1 举个栗子3.2 Pytorch实现3.3 F.cross_entropy4 参考文献 1 交叉熵的定义 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，为什么这么说呢，举个例子：在做分类的训练的时候，如果一个样本属于第K类，那么这个类别所对应的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即[0,0,1,0,
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2023-12-25 21:46:22
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交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR 、PLS 回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预报了一次而且仅被预报一次。把每个样本的预报误差平方加和，称为PRESS(pre
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2024-08-28 20:59:48
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决策树算法在工业中本身应用并不多，但是，目前主流的比赛中的王者，包括GBDT、XGBOOST、LGBM都是以决策树为积木搭建出来的，所以理解决策树，是学习这些算法的基石，今天，我们就从模型调用到调参详细说说决策树的使用方法。一、什么是决策树既然要用决策树，那么我们首先要知道决策树的基本原理。初听到决策树这个名字的时候，我觉得他是一种最不像机器学习算法的算法。因为这不就是编程里最基本的if-else
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2024-06-11 10:24:09
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在任何有监督机器学习项目的模型构建阶段，我们训练模型的目的是从标记的示例中学习所有权重和偏差的最佳值。如果我们使用相同的标记示例来测试我们的模型，那么这将是一个方法论错误，因为一个只会重复刚刚看到的样本标签的模型将获得完美的分数，但无法预测任何有用的东西 - 未来的数据，这种情况称为过拟合。为了克服过度拟合的问题，我们使用交叉验证。所以你必须知道什么是交叉验证？以及如何解决过拟合的问题？什么是交叉
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2023-12-26 17:14:37
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# 如何实现R语言十倍交叉验证
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(准备数据) --> B(分割数据);
B --> C(建立模型);
C --> D(进行十倍交叉验证);
D --> E(评估模型性能);
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 -
原创
2024-04-16 06:34:44
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交叉验证是机器学习和统计学中常用的一种技术，用于评估预测模型的性能和泛化能力特别是在数据有限或评估模型对新的未见数据的泛化能力时，交叉验证非常有价值那么具体在什么情况下会使用交叉验证呢？模型性能评估：交叉验证有助于估计模型在未见数据上的表现。通过在多个数据子集上训练和评估模型，交叉验证提供了比单一训练-测试分割更稳健的模型性能估计。数据效率：在数据有限的情况下，交叉验证充分利用了所有可用样本，通过
## 十倍交叉验证法的实现
欢迎你加入数据科学领域！今天我将带你了解十倍交叉验证法（10-Fold Cross Validation）在Python中的实现过程。十倍交叉验证法是一种模型评估方法，通过将数据集划分为十个相等的部分进行模型训练和测试，以此来保证模型的稳定性和可靠性。
### 流程概述
下面是实现十倍交叉验证法的一般流程：
| 步骤 | 说明
# 十倍交叉验证法：深入理解与Python实现
在机器学习中，模型的泛化能力至关重要。为了评估模型在未知数据上的表现，交叉验证法被广泛应用。**十倍交叉验证法**是一种常见的交叉验证技术，其基本思想是将数据集分为十个子集，模型训练和测试将在这些子集上交替进行。
## 什么是交叉验证？
交叉验证是一种用于评估机器学习模型的技术。它通过分割数据集多次进行训练和测试，可以有效地发现模型的过拟合或欠
## R语言十倍交叉验证法的实现指南
作为一名新手开发者，理解并掌握十倍交叉验证法（10-Fold Cross Validation）是一个非常重要的技能，它能帮助你更准确地评估模型的性能。这篇文章将详细介绍这个过程，帮助你在 R 语言中实现十倍交叉验证法。
### 流程概述
在进行十倍交叉验证的过程中，通常会经历以下几个步骤。下面是一个表格以展示这些步骤：
| 步骤
文章目录1.10 交叉验证，网格搜索学习目标1 什么是交叉验证(cross validation)1.1 分析1.2 为什么需要交叉验证2 什么是网格搜索(Grid Search)3 交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API：4 鸢尾花案例增加K值调优5 总结 1.10 交叉验证，网格搜索学习目标目标
知道交叉验证、网格搜索的概念会使用交叉验证、网格搜索优化训练模型1 什么是交叉验证(c
现在的训练可能很少用到交叉验证（cross-validate）， 因为我现在处理的数据集规模庞大，如果使用交叉验证则会花费很长的时间。但是交叉验证的重要性有目共睹的，无论你是在使用小数据集做算法的改进，还是在Kaggle上打比赛，交叉验证都能够帮助我们防止过拟合，交叉验证的重要性已经不止一次的在kaggle的比赛中被证明了，所以请记住这句话：In CV we trust。为什么要交叉验证？如果不使
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2023-12-28 16:05:39
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在上一个博文中，我们用learning_curve函数来确定应该拥有多少的训练集能够达到效果，就像一个人进行学习时需要做多少题目就能拥有较好的考试成绩了。本次我们来看下如何调整学习中的参数，类似一个人是在早上7点钟开始读书好还是晚上8点钟读书好。加载数据数据仍然利用手写数字识别作为训练数据：from sklearn.datasets import load_digits
# 加载数据
digit
常用测试用例设计方法-正交试验正交试验测试用例设计正交试验理论正交试验设计过程正交试验的优缺点通过正交试验发现过的BUG个人心得 正交试验测试用例设计正交试验理论正交试验设计法是从大量的试验点中挑选出适量的、有代表性的点，应用一句伽罗瓦理论导出的“正交表”，合理地安排试验的一种科学的试验设计方法，是研究多因素，多水平的一种设计方法。它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些代
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2023-10-27 09:34:28
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# PyTorch十折交叉验证
## 概述
在机器学习中，模型评估是非常重要的一步，而交叉验证是一种常用的评估方法。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的功能来支持模型评估和交叉验证。本文将介绍PyTorch中如何实现十折交叉验证，并提供相应的代码示例。
## 十折交叉验证
十折交叉验证是一种常用的评估方法，在数据集较小的情况下特别有用。它将原始数据集划分为10个大小相等的子
原创
2023-08-30 10:54:14
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1.k-means算法的思想k-means算法是一种非监督学习方式，没有目标值，是一种聚类算法，因此要把数据划分成k个类别，那么一般k是知道的。那么假设k=3，聚类过程如下：随机在数据当中抽取三个样本，当做三个类别的中心点（k1，k2，k3）；计算其余点（除3个中心点之外的点）到这三个中心点的距离，每一个样本应该有三个距离（a，b，c），然后选出与自己距离最近的中心点作为自己的标记，形成三个簇群；
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2023-12-12 12:26:42
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```
在这一篇博文中，我将会详细记录如何使用Python来“扩大十倍”的整个过程。我们将从环境准备开始，逐步介绍集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化的内容。
# 环境准备
为了开始我们的项目，我们首先需要确定所需依赖。我们将使用以下Python库：
- NumPy
- Pandas
- SciPy
依赖安装指南：
```bash
pip install numpy panda
# R语言代码十倍交叉验证因子分析分测试集和训练集
在数据科学和统计学中，因子分析是一种常用的降维技术，它可以帮助我们从原始数据中提取出一些关键的特征。然而，如何评估因子分析的效果呢？一种常用的方法是通过交叉验证。本文将介绍如何使用R语言进行十倍交叉验证因子分析，并将其应用于测试集和训练集。
## 因子分析简介
因子分析是一种统计方法，它可以帮助我们从多个变量中提取出一些关键的特征。这些特征
原创
2024-07-17 11:20:50
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题目链接 题意： 思路：只要求出矩阵{{a,b}{1,0}}的n-1次方就能得出答案。学习了网上的十倍快速幂https://blog.csdn.net/To_the_beginning/article/details/88367974。 #include<cstdio> #include<cstri Read More
原创
2021-08-25 17:13:40
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# PyTorch: 十指交叉验证的科普信息
在机器学习和深度学习领域，模型的验证和评估是至关重要的一步。为了确保模型的性能并避免过拟合，交叉验证（Cross-Validation）是一种非常受欢迎的技术。本文将探索在PyTorch框架中实现十指交叉验证（10-Fold Cross-Validation）的基本流程，并提供代码示例。
## 什么是交叉验证？
交叉验证是将数据集划分为多个子集（
原创
2024-10-28 05:00:58
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# Python 十倍频画图
## 1. 概述
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python来实现"十倍频画图"。首先，让我们来了解一下整个过程的流程。
## 2. 流程图
```mermaid
erDiagram
Developer --> Newbie: 提供指导
Newbie --> Developer: 向导师请教问题
Developer --> Newbie
原创
2023-10-07 05:42:02
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