在插入符号包中使用训练模型内的poly函数会导致数据帧错误 - 腾讯云开发者社区

如果让一名未学习中学知识的小学生去答题，那么测试题和训练题的答题错误率可能很相近。但如果换成一名反复练习训练题的高三备考生答题，即使在训练题上做到了错误率为0，也不代表真实的高考成绩会如此。...在KK折交叉验证中，我们把原始训练数据集分割成KK个不重合的子数据集，然后我们做KK次模型训练和验证。每一次，我们使用一个子数据集验证模型，并使用其他K−1K−1个子数据集来训练模型。...在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。 3.1.3.1....多项式函数拟合实验为了理解模型复杂度和训练数据集大小对欠拟合和过拟合的影响，下面我们以多项式函数拟合为例来实验。首先导入实验需要的包或模块。...因为我们将尝试使用不同复杂度的模型来拟合生成的数据集，所以我们把模型定义部分放在fit_and_plot函数中。

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OFDM深入学习及MATLAB仿真

4、子载波间隔与符号长度之间的关系 OFDM 技术中，符号长度（也称为时域上的时间长度）为 T 的子载波在频域上是一个 Sinc 函数，在 1/T 处过零。...zp 是在保护间隔内不插入任何信号，但是在这种情况下，由于多径传播的影响，会产生载波间干扰（ICI），即不同的子载波间会产生干扰。一般采用 cp。...上面所讲可以参考下面的文章，文章中讲解的很详细：多径效应、符号内干扰、符号间干扰ISI、ICI 2、交织作用：交织的作用是将突发错误转换为随机错误，有利于前向纠错码的译码，提高了整个通信系统的可靠性...原理：将训练信号（导频）插入帧中，以便接收器可以根据导频和数据类似地失真的假设来估计信道响应。设计了一种适当的导频模式来满足这种假设。 OFDM系统中的典型导频模式为：块，梳状和分散式。...使用原理：在接收机中，虽然利用接收到的段训练序列、长训练序列可以进行信道均衡、频率偏差校正，但符号还会存在一定的剩余偏差，且偏差会随着时间的累积而累积，会造成所有子载波产生一定的相位偏移。

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OFDM通信系统仿真之交织技术

2、图形举例假设我要传输下图这样的一个数据，一行一行的传输，很有可能在我传输的过程中信道环境突然有个干扰导致，那么就会造成在传输空间传输的时候，导致下图某一片数据（红框内）受到干扰，然而我们之前讲到的信道编码...（卷积码）可以进行纠错，但只是纠正几位减少几位的错误，然而我目前出现了一大片数据错误导致纠错码的功能也捉襟见肘了，从而接收端在接收到的时候识别错误，为了解决这个问题，交织技术就应运而生了。...交织的原理就是将错误可以打散到整个 OFDM 帧中，从而 OFDM的每个子帧里面对应的纠错码就可以对其进行纠错（下图红圈内为打散后的错误码） 3、交织的位置了解到交织的原理后，我们得先明确到交织技术所应用的位置...，如下图所示，交织使用的位置在编码之后和数字调制之前，在 bit 域中。...符号组成；OFDM符号时长 = 子载波时长 × 子载波数量;一帧由多个连续的OFDM符号组成，每个OFDM符号由多个子载波组成。

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OFDM完整仿真过程及解释（MATLAB）

在单载波系统中，一次衰落或者干扰会导致整个链路失效，但是在多载波系统中，某一时刻只会有少部分的子信道受到深衰落的影响。...zp是在保护间隔内不插入任何信号，但是在这种情况下，由于多径传播的影响，会产生载波间干扰（ICI），即不同的子载波间会产生干扰。一般采用cp。...Tcp大于或等于多径时延，符号间的ISI影响将被限制在保护间隔中，因此不会影响下一个OFDM的FFT变换。...在接收机中，虽然利用接收到的段训练序列、长训练序列可以进行信道均衡、频率偏差校正，但符号还会存在一定的剩余偏差，且偏差会随着时间的累积而累积，会造成所有子载波产生一定的相位偏移。...5.2 有用符号持续时间T T对子载波之间间隔、译码的等待周期都有影响，为了保持数据的吞吐量，子载波数目和FFT的长度要有相对较大的数量，这就导致符号持续时间变长。

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ML算法——Support Vector Machine随笔【机器学习】

在4）目标函数中，约束条件： y_i(w^TΘ(x) +b) ≥1 ，目标函数： distance(w,b) =max_{w,b}\frac{1}{||w||} 常规做法： ①将求解极大值问题转换成极小值问题...这会导致SVM过于严格，在噪音点的影响下，决策边界比较差。显然虚线的更符合预期，现实是那条实线。所以为了降低噪音点的影响，SVM要降低严格程度，引入松弛因子ξi。...在低维空间使用核函数实现上述”巧合“。...网格搜索的参数优化结果可能并不是全局最优的。网格搜索是一种穷举搜索的方法，它可以找到在当前参数范围内的最优解，但是这个最优解可能不是全局最优的，尤其是在参数空间比较大的情况下。...因此实际上的搜索还可以缩范围，更加细分十折交叉验证的随机性可能会导致结果的不稳定性。取平均值作为最终结果。 4.3、案例 (待补充) 我心中的TOP1编程语言：python ，为啥？

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算法金 | 一个强大的算法模型，多项式回归！！

尤其是在样本量较少的情况下，高阶多项式可能会过度拟合训练数据，无法很好地泛化到新数据。...计算复杂度高：随着多项式阶数的增加，模型的计算复杂度会显著增加，尤其是在处理大规模数据集时，训练和预测的计算时间和资源消耗较大。5....具体到多项式回归，当多项式阶数过高时，模型会对训练数据中的噪声进行拟合，从而失去对新数据的泛化能力。欠拟合: 欠拟合是指模型在训练数据和新数据上的表现都很差。...决策树回归: 决策树回归是一种基于决策树的回归方法，通过将数据划分成不同的区域，并在每个区域内拟合简单的模型，来处理数据中的非线性关系。6....然而，过高的多项式阶数往往会导致模型过拟合，即在训练数据上表现很好，但在新数据上的表现很差。为避免过拟合，应根据实际情况选择适当的多项式阶数，并使用交叉验证等方法评估模型的泛化能力。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第5章支持向量机

为了避免上述的问题，我们更倾向于使用更加软性的模型。目的在保持“街道”尽可能大和避免间隔违规（例如：数据点出现在“街道”中央或者甚至在错误的一边）之间找到一个良好的平衡。这就是软间隔分类。...在 Scikit-Learn 库的 SVM 类，你可以用C超参数（惩罚系数）来控制这种平衡：较小的C会导致更宽的“街道”，但更多的间隔违规。...图 5-4 显示了在非线性可分隔的数据集上，两个软间隔SVM分类器的判定边界。左边图中，使用了较大的C值，导致更少的间隔违规，但是间隔较小。...LinearSVR类和训练集的大小成线性（就像LinearSVC类），当训练集变大，SVR会变的很慢（就像SVC类） from sklearn.svm import SVR svm_poly_reg...在本章中，我们将使用一个不同的符号约定，在处理 SVM 上，这更方便，也更常见：偏置项被命名为b，特征权重向量被称为w，在输入特征向量中不再添加偏置特征。

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模型正则化

模型正则化欠拟合与过拟合线性回归模型2次多项式回归4次多项式回归评估3种回归模型在测试数据集上的性能表现L1范数正则化Lasso模型在4次多项式特征上的拟合表现L2范数正则化模型正则化任何机器学习模型在训练集上的性能表现...欠拟合与过拟合所谓拟合，是指机器学习模型在训练的过程中,通过更新参数,使得模型不断契合可观测数据(训练集)的过程。本文将使用一个“比萨饼价格预测”的例子来说明。...共有5组训练数据、4组测试数据,并且其中测试数据的比萨报价未知。先只考虑比萨的尺寸与售价的关系,那么使用线性回归模型比较直观。...根据代码输出的图,以及当前模型在训练集上的表现( R-squared值为0.9100),可以进一步猜测,也许比萨饼的面积与售价的线性关系中更加显。...为了使新优化目标最小化,这种正则化方法的结果会让参数向量中的大部分元素都变得很小,压制了参数之间的差异性。而这种压制参数之间差异性的L2正则化模型,通常被称为Ridge。

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深度学习相关基础知识点

erro，指模型在训练数据集上表现出的误差；泛化误差：generalization error，指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，常常通过测试数据集上的误差来近似；两者都可以使用损失函数...（如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数），一般情况下，训练误差的期望小于或等于泛化误差，即由训练数据集学到的模型参数会使模型在训练数据集上的表现优于或等于在测试数据集上的表现...set）； K折交叉验证：为解决预留大量验证数据导致训练数据不够用的问题，可使用K折交叉验证（K-fold cross-validation）。...实验中，我们将原始训练数据集分割为K个不重合的子数据集，然后做K次模型训练和验证，每次使用一个数据集验证模型，并使用其他K-1个子数据集来训练模型。在这K词训练和验证中，每次验证模型的子数据集都不同。...；此外，泛化误差不会随训练数据集中样本数量增加而增大，因此在允许范围内，通常将训练数据集设置大一些，尤其是对于复杂度较高的模型；多项式函数拟合实验 #!

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opencv光流预测和remap重映射函数使用

光流 optical flow （光流）表示的是相邻两帧图像中每个像素的运动速度和运动方向。..., poly_sigma, flags) 函数参数： prev：当前帧图像，单通道图像，彩色图像通常需要使用cv2.COLOR_BGR2GRAY next：下一帧单通道图像,大小和prev一致 flow...iterations：算法在图像金字塔每层的迭代次数 poly_n：用于在每个像素点处计算多项式展开的相邻像素点的个数。...poly_n越大，图像的近似逼近越光滑，算法鲁棒性更好，也会带来更多的运动区域模糊。...remap在图像变形，图像扭曲等应用中都会用到。在本文中，我们通过上文已经有前一帧的图像数据，又有了图像的光流数据，就可以得到map。再通过重映射就可以通过光流预测恢复出下一帧的数据。

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CRC校验原来这么简单

一个完整的数据帧通常由以下部分构成： ? 校验位是为了保证数据在传输过程中的完整性，采用一种指定的算法对原始数据进行计算，得出的一个校验值。...假设由于传输过程中的干扰，接收端接收到的数据是0010 0011，通过奇校验运算，得到奇校验位的值为0，虽然校验通过，但是数据已经发生了错误。 ? 校验和同理也会有类似的错误： ?...CRC算法简介循环冗余校验（Cyclic Redundancy Check， CRC）是一种根据网络数据包或计算机文件等数据产生简短固定位数校验码的一种信道编码技术，主要用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误...接收端的校验有两种方式，一种是和CRC计算一样，在本地把接收到的数据和CRC分离，然后在本地对数据进行CRC运算，得到的CRC值和接收到的CRC进行比较，如果一致，说明数据接收正确，如果不一致，说明数据有错误...这和CRC的位数，多项式的选择等等有很大的关系，所以在实际使用中尽量选择标准CRC参数模型，这些多项式参数都是经过理论计算得出的，可以提高CRC的检错能力。

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【动手学深度学习】多层感知机模型选择、欠拟合和过拟合研究详情

这样做有助于保持不同特征的相对重要性，并提高模型的训练效果。如果不对多项式特征进行标准化，可能会导致模型训练过程中的数值不稳定性。...泛化误差是指模型在未见过的数据上的误差，即在训练集之外的数据上的性能。即使模型在训练集上表现得非常好，泛化误差仍然存在，因为模型需要适应新的数据和不同的样本。...在实验中，可以选择使用流行的深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现和训练多层感知机模型。需要定义模型的结构，包括输入层、多个隐藏层和输出层，并选择适当的激活函数和损失函数。...在模型训练过程中，使用适当的优化算法（如随机梯度下降）和合适的学习率来更新模型参数。通过记录训练集和验证集上的性能指标，比如准确率和损失函数值，评估不同模型的性能。...欠拟合指模型在训练数据上表现不佳，而过拟合指模型过度拟合了训练数据，导致在新数据上的性能下降。为了探究这些问题，可以通过调整模型的复杂度来观察欠拟合和过拟合的现象。

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深度学习中学习率和batchsize对模型准确率的影响

随着学习率的增加，模型也可能会从欠拟合过度到过拟合状态，在大型数据集上的表现尤其明显，笔者之前在Place365上使用DPN92层的模型进行过实验。...2.2、学习率变换策略对模型性能的影响学习率在模型的训练过程中很少有不变的，通常会有两种方式对学习率进行更改，一种是预设规则学习率变化法，一种是自适应学习率变换方法。...线性神经元在均方误差代价函数的错误面是一个抛物面，横截面是椭圆。对于多层神经元、非线性网络，在局部依然近似是抛物面。...因为如果数据集足够充分，那么用一半（甚至少的更多）的数据训练算出来的梯度与用全部数据训练出来的梯度是几乎一模一样的。在合理范围内，增大 Batch_Size 有何好处？...学习率是一个非常敏感的因子，不可能太大，否则模型会不收敛。同样batchsize也会影响模型性能，那实际使用中都如何调整这两个参数呢？

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【NAACL 2021】AugSBERT：用于改进成对句子评分任务的 Bi-encoder 数据增强方法

“Poly-encoders”使用两个独立的转换器（类似于 cross-encoders），但只在顶层的两个输入之间应用注意力，导致比 Bi-encoders 更好的性能增益和比 Cross-encoders...然而，“Poly-encoders”仍然有一些缺点：由于不对称的得分函数，它们不能应用于具有对称相似性关系的任务，并且“Poly-encoders”的表示不能被有效地索引，导致大语料库大小的检索任务出现问题...然而，在标记数据集很少或特殊情况下，所示的简单单词替换或增量策略对句子对任务中的数据增强没有帮助，甚至与没有增强的模型相比导致性能更差。...之后，采样的句子对将通过预训练的 Cross-encoders 进行弱标记，并与黄金数据集合并。然后，在这个扩展的训练数据集上训练双编码器。这种模型称为增强 SBERT (AugSBERT)。...第 2 步：使用这些 Cross-encoders (BERT) 标记您的目标数据集，即未标记的句子对第 3 步：最后，在标记的目标数据集上训练 Bi-encoders (SBERT) 一般来说，

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非线性世界的探索：多项式回归解密

poly.fit(X)：这一行将多项式特征生成器 poly 与输入数据集 X 进行拟合（适应）。在这个步骤中，多项式特征生成器会学习如何将输入数据集中的特征转换为多项式特征。...：防止数值范围差异过大：多项式特征生成可能会导致特征之间的数值范围差异变得非常大。...例如，平方项和交叉项可能会产生远大于原始特征的值。如果不进行归一化，模型可能会因为特征之间的数值范围差异而受到影响，导致模型训练困难，甚至无法收敛。...提高模型性能：许多机器学习算法对于特征的数值范围敏感，可能会更关注数值范围较大的特征，而忽略数值范围较小的特征。这可能会导致模型在预测时表现不佳。...通过归一化，可以确保所有特征在相似的数值范围内，使模型更容易学习特征之间的关系。加速模型收敛：在许多优化算法中，归一化可以帮助模型更快地收敛到最优解。

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岭回归与LASSO回归：解析两大经典线性回归方法

train_test_split函数用于将数据集分成训练集和测试集，以便训练模型和评估其性能。您可以使用此函数将数据划分为两部分，一部分用于训练模型，另一部分用于评估模型的性能。...类，参数为1代表是一阶多项式；之后使用fit进行训练，最后将训练好的模型传入到plot_model函数中运行结果如下接下来我们再以二阶多项式和二十阶多项式进行绘制图像接下来我们重新定义管道，使用岭回归def...偏差（Bias）：偏差是指模型的预测值与真实值之间的差距，即模型对问题的错误偏向。当模型具有高偏差时，意味着它过于简单，无法捕捉数据中的复杂模式。...这种情况下，模型可能会欠拟合，导致在训练数据和测试数据上都表现不佳。通常来说，增加模型的复杂度（例如增加特征数量或增加模型参数）可以减小偏差，使其更能适应训练数据，但可能增加方差。...方差（Variance）：方差是指模型对于不同训练数据集的敏感性，即模型在不同数据集上的预测结果波动程度。当模型具有高方差时，意味着它过于复杂，对训练数据过度拟合。

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如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

如果你没有使用headless server（即，你的键盘+鼠标+显示器插入系统，则可以将线条注释掉）。这里，我们导入这个脚本所需的包。...=70——这是我们训练数据将要传递给网络的次数（周期）初始化学习率INIT_LR=5e-3，这是在之前的试验中发现的值这里定义poly_decay函数，它相当于Caffe的多项式学习速率衰减。...我们在第5行创建了一个回调函数，它允许我们的学习速率在每个周期后衰减 - 注意我们的函数名称poly_decay。...随后，我们使用SGD优化器和分类的交叉熵损失函数编译模型。现在准备训练网络了！为了启动训练过程，我们调用model.fit_generator函数并提供必要的参数。...在这里你可以看到训练中的准线性加速：使用四个GPU，我能够将每个时期减少到仅16秒。整个网络在19分3秒内完成了训练。

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过拟合&欠拟合全面总结！！

ok，咱们一起来学习一下~ 过拟合（Overfitting）基本概念简单来说，过拟合就是模型在训练集上学习得太好，以至于学到了训练数据中的噪声和细节，导致模型泛化能力差，即模型在新的、未见过的数据上表现不佳...使用非线性模型：如果数据本身具有非线性关系而使用了线性模型，换用非线性模型可能会带来更好的拟合。获取更多特征信息：在可能的情况下，收集更多相关特征，增加模型的输入信息。...在未添加正则化的线性回归模型中（红色曲线），会看到模型尝试非常精确地通过每个训练数据点，导致在测试集上的表现（黄色点）较差，这就是典型的过拟合现象。...模型：首先使用简单的线性回归模型（可能导致欠拟合），然后使用多项式回归来改善欠拟合。实验说明生成具有非线性关系的数据集。使用线性回归模型训练，观察其在复杂数据上的表现。...在使用简单的线性回归模型中（红色曲线），由于模型复杂度不足以捕捉底层数据的非线性关系，导致在训练集和测试集上的表现都不理想，这就是典型的欠拟合现象。

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什么是偏拟合和什么是过拟合，解决方法是什么

通常，过拟合是由于模型过度学习了训练集中的噪声和细节，而忽略了数据的真正趋势。这导致模型在新数据上的泛化能力较差。过拟合的案例假设我们有一个简单的线性回归问题，数据集包含了年龄和身高的关系。...为了尝试更好地拟合训练数据，我们可能会尝试使用更复杂的模型，如多项式回归。过多的噪声：数据中存在的噪声可能会干扰模型的学习过程。...训练数据量不足：当训练数据量不足时，模型可能会过度拟合已有的数据，而无法很好地泛化到新的数据上。在这个案例中，只生成了100个数据点，并添加了一些噪声点。...简化模型结构：减少模型的复杂度，例如减少多项式的次数，使用更简单的模型结构。正则化：在损失函数中引入正则化项，以惩罚模型复杂度，如L1和L2正则化。...交叉验证：使用交叉验证来评估模型的性能，确保模型能够在不同的数据集上都表现良好，而不仅仅是在训练数据上。 1. 增加训练数据量：增加训练数据量通常可以帮助模型更好地学习数据的真实关系。

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文本匹配——【NAACL 2021】AugSBERT

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·模型选择、欠拟合和过拟合原理分析（基于MXNet实现）

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