擬合是已知點列，從整體上靠近它們，不要求曲線經過每個樣本點，但要保證誤差足夠小 已知一組數據，尋求一個y=f(x)，使f(x)在某種准則下與所有數據點最為接近 擬合的准則是使yi與f(xi)的距離的平方和最小，稱為最小二乘准則 若函數對參數線性（參數僅以一次方形式出現 ...

一、定義 與插值問題不同，在擬合問題中不需要曲線一定經過給定的點。擬合問題的目標是尋求一個函數（曲線），使得該曲線在某種准則下與所有的數據點最為接近，即曲線擬合的最好（最小化損失函數）。 二、評價擬合的好壞 注：線性函數指的是對參數為線性 三、MATLAB中擬合工具箱的使用 1. ...

背景 對策論研究具有競爭性質的現象。有權決定自身行為的對策參加者稱為局中人，所有局中人構成集合 \(I\)，在一局對策中可供劇中人選擇的一個實際可行的完整的行動方案成為策略，對於任意劇中人 \(i \in I\)，都有自己的策略集 \(S_i\)。一局對策中由各劇中人選定的策略構成的策略組稱為 ...

針對威脅，可以考慮下列五種備選策略： 上報。如果項目團隊或項目發起人認為某威脅不在項目范圍內，或提議的應對措施超出了項目經理的權限，就應該采用上報策略。被上報的風險將在項目集層面、項目組合層面或組 ...

代碼問題及對策 路線圖### 常見代碼問題### 常見的潛在代碼問題是當前直接會導致BUG、故障或者產品功能不能正常工作的類別。 空值#### 空值恐怕是最容易出現的地方之一。 常見錯誤有： a. 值為NULL導致空指針異常； b. 參數字符串含有前導或后綴空格沒有Trim導致 ...

　　機器學習是利用模型在訓練集中進行學習，在測試集中對樣本進行預測。模型對訓練集數據的誤差稱為經驗誤差，對測試集數據的誤差稱為泛化誤差。模型對訓練集以外樣本的預測能力稱為模型的泛化能力。 　　欠擬合(underfitting)和過擬合(overfitting)是模型泛化能力不高的兩種常見原因 ...

過擬合、欠擬合以及解決方法 訓練誤差和泛化誤差 在機器學習中，我們將數據分為訓練數據、測試數據（或者訓練數據、驗證數據、測試數據，驗證數據也是訓練數據的一部分。）訓練誤差是模型在訓練數據集上表現出來的誤差，泛化誤差（也可稱為測試誤差）是在測試數據集上表現出來的誤差的期望。，例如線性回歸用到 ...

過擬合與欠擬合 目錄 一、 過擬合（overfitting）與欠擬合（underfitting） 2 1. 過擬合 3 2. 欠擬合（高偏差） 3 3. 偏差（Bias） 3 4. 方差（Variance ...