04 2021 档案
摘要：使用C++实现logistic模型 最近在上机器学习课程，刚学习了logistic模型，于是决定自己动手写一下。 一.类图 二.C++代码 Data.h文件 1 #pragma once 2 3 enum MyEnum 4 { 5 Error_Classification=-1, 6 Fuzzy_c
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摘要：使用C++实现感知机模型 最近在上机器学习课程，刚学习了感知机模型，于是决定自己动手写一下。 设计想法： 想要构建出一种通用的模型设计形式，方便之后的机器学习模型也可以套用，于是尝试将最近看的设计模式运用上，类图一中在Train_data类中使用单例模式，在类图二中使用装饰者模式。 结构说明： Tr
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摘要：希尔伯特矩阵(Hilbert matrix) 希尔伯特矩阵是一种数学变换矩阵，正定，且高度病态（即，任何一个元素发生一点变动，整个矩阵的行列式的值和逆矩阵都会发生巨大变化），病态程度和阶数相关。 Hilbert矩阵的项是单位分数的方阵 其元素A(i,j)=1/(i+j-1)，i,j分别为其行标和列标
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摘要：当模型的复杂度增大时，训练误差会逐渐减小并趋向于0；而测试误差会先减小，达到最小值后又增大。当选择的模型复杂度过大时，过拟合现象就会发生。这样，在学习时就要防止过拟合。进行最优模型的选择，即选择复杂度适当的模型，以达到使测试误差最小的学习目的。 模型选择的典型方法是正则化。正则化是结构风险最小化策略
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