1) Over-fitting
过度拟合
1.
A study on over-fitting in cost-sensitive learning
代价敏感学习的过度拟合问题研究
2.
Based on introduce common algorithms of classification, the thesis discusses the basic ideas of some important algorithms of decision tree, and analyses the shortcoming of ID3 algorithm such as: over-fitting, multi-value bias etc.
本文在详细介绍各种常见的分类算法的基础上,论述了各种决策树算法的基本思想,分析了ID3算法存在的诸如过度拟合、多值偏向等问题,并做了以下研究工作:(1)利用对数的性质通过对信息熵公式变形,提出通过数组来存储有限个数的对数值来大幅度减少对数运算量的方法,并且通过模拟实验证明了该方法的有效性。
2) Excessive virtualization
虚拟过度
3) overfitting
过拟合
1.
Uncertainty Relation Satisfied With Overfitting of BP Neural Network;
BP网络过拟合满足的不确定关系式
2.
Chaotic Pseudorandom Sequence Based on Overfitting Neural Network
基于过拟合神经网络的混沌伪随机序列
3.
This ignorance usually induces significant overfitting problems.
化学、化工领域中多数数据处理问题属于数学中的“不适定问题”(ill-posed problem),而传统的化学计量学算法如线性和非线性回归,人工神经网络等忽略了这一特点,将其作为“适定问题”(well-posed problem)求解,是引发数据处理中“过拟合”问题的重要原因。
4) Over-fitting
过拟合
1.
Artificial Neural Networks Applied in the Analysis of Chemical Data(Ⅰ)──Approximation for Trend and Over-fitting;
人工神经网络用于化学数据解析的研究（Ⅰ）──逼近规律与过拟合
2.
An over-fitting parameter P is introduced;and the uncertainty relation is utilized for predicting river flow of Mingjiang River at Zipingpu station.
通过类比信息传递过程中的一般测不准关系式,研究BP网络出现过拟合现象时,代表网络学习能力的权值改变量与反映网络推广能力的未参与训练的检验样本的辨识误差之间的关系。
3.
For neural networks modeling,noise contained in measuring data can cause over-fitting phenomena and then decrease the model s precision.
讨论了神经网络非线性建模时数据中的噪声成分造成的过拟合现象以及对模型精度的影响,针对RBF网络给出了2种提高建模精度的方法:建模数据预处理法和网络参数优化法。
5) over fitting
过拟合
1.
In the training of neural network the over fitting often appea.
在神经网络训练的过程中 ,往往会出现过拟合的现象 ,给预测的结果带来不利的影响 ,为此在训练过程中 ,将样本随机地分离为训练集和测试集来防止这个问题。
6) fitting overshoot and undershoot
拟合过冲
补充资料：非线性最小二乘拟合
分子式：
CAS号：
性质：用最小二乘法拟合非线性方程。有些变量之间的非线性模型，通过变量变换可以化为线性模型，此称为外在线性。而有些变量之间的非线性模型，通过变量变换不能化为线性模型，通称为内在非线性。对于非线性模型y=f(ξ,θ)+ε，其残差平方和。S(θ)是θ的函数，当模型关于θ是非线性的，正规方程关于θ也是非线性的。基于使残差平方和s(θ)达到极小的原理求出θ的估计值，拟合非线性回归方程。
CAS号：
性质：用最小二乘法拟合非线性方程。有些变量之间的非线性模型，通过变量变换可以化为线性模型，此称为外在线性。而有些变量之间的非线性模型，通过变量变换不能化为线性模型，通称为内在非线性。对于非线性模型y=f(ξ,θ)+ε，其残差平方和。S(θ)是θ的函数，当模型关于θ是非线性的，正规方程关于θ也是非线性的。基于使残差平方和s(θ)达到极小的原理求出θ的估计值，拟合非线性回归方程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条