拟合是已知点列，从整体上靠近它们，不要求曲线经过每个样本点，但要保证误差足够小 已知一组数据，寻求一个y=f(x)，使f(x)在某种准则下与所有数据点最为接近 拟合的准则是使yi与f(xi)的距离的平方和最小，称为最小二乘准则 若函数对参数线性（参数仅以一次方形式出现 ...

一、定义 与插值问题不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小化损失函数）。 二、评价拟合的好坏 注：线性函数指的是对参数为线性 三、MATLAB中拟合工具箱的使用 1. ...

背景 对策论研究具有竞争性质的现象。有权决定自身行为的对策参加者称为局中人，所有局中人构成集合 \(I\)，在一局对策中可供剧中人选择的一个实际可行的完整的行动方案成为策略，对于任意剧中人 \(i \in I\)，都有自己的策略集 \(S_i\)。一局对策中由各剧中人选定的策略构成的策略组称为 ...

针对威胁，可以考虑下列五种备选策略： 上报。如果项目团队或项目发起人认为某威胁不在项目范围内，或提议的应对措施超出了项目经理的权限，就应该采用上报策略。被上报的风险将在项目集层面、项目组合层面或组 ...

代码问题及对策 路线图### 常见代码问题### 常见的潜在代码问题是当前直接会导致BUG、故障或者产品功能不能正常工作的类别。 空值#### 空值恐怕是最容易出现的地方之一。 常见错误有： a. 值为NULL导致空指针异常； b. 参数字符串含有前导或后缀空格没有Trim导致 ...

　　机器学习是利用模型在训练集中进行学习，在测试集中对样本进行预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力称为模型的泛化能力。 　　欠拟合(underfitting)和过拟合(overfitting)是模型泛化能力不高的两种常见原因 ...

过拟合、欠拟合以及解决方法 训练误差和泛化误差 在机器学习中，我们将数据分为训练数据、测试数据（或者训练数据、验证数据、测试数据，验证数据也是训练数据的一部分。）训练误差是模型在训练数据集上表现出来的误差，泛化误差（也可称为测试误差）是在测试数据集上表现出来的误差的期望。，例如线性回归用到 ...

过拟合与欠拟合 目录 一、 过拟合（overfitting）与欠拟合（underfitting） 2 1. 过拟合 3 2. 欠拟合（高偏差） 3 3. 偏差（Bias） 3 4. 方差（Variance ...