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數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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模型過擬合的優(yōu)化解決方案
2024-12-06
理解模型過擬合 模型過擬合是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在新數(shù)據(jù)或未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象。這通常是因為模型過于復(fù)雜，捕捉到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲而非內(nèi)在模式，導(dǎo)致泛化能力下降。 簡化模型復(fù)雜 ...
什么是過擬合和欠擬合？如何避免它們？
2024-04-23
過擬合和欠擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的問題，它們影響模型的泛化能力。過擬合指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在未見過的測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳；而欠擬合則表示模型未能充分捕捉到數(shù)據(jù)的特征，無法在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù) ...
如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的過擬合問題？
2024-03-12
過擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的問題，它指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出良好的性能，但在未見過的測試數(shù)據(jù)上卻表現(xiàn)不佳。本文將介紹一些常用的方法來解決機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的過擬合問題，包括增加數(shù)據(jù)集大小、特征選擇、正則 ...
在深度學(xué)習(xí)中，如何避免過擬合問題？
2024-02-05
避免過擬合是深度學(xué)習(xí)中一個重要的問題。過擬合指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在新數(shù)據(jù)上的泛化能力較差。過擬合會導(dǎo)致模型對訓(xùn)練樣本中噪聲和細(xì)節(jié)過于敏感，從而導(dǎo)致在新數(shù)據(jù)上的預(yù)測性能下降。以下是一些常見 ...
如何解決圖像處理中的過擬合問題？
2023-08-21
在圖像處理領(lǐng)域，過擬合是一個普遍存在的問題。當(dāng)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上表現(xiàn)不佳時，就出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象。本文將介紹一些常用的方法來解決圖像處理中的過擬合問題。 引言： 隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的不 ...
如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合問題？
2023-08-21
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，過擬合是一個常見而嚴(yán)重的問題。當(dāng)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)糟糕時，我們就可以說該模型過擬合了。過擬合會導(dǎo)致泛化能力差，即無法對未見過的數(shù)據(jù)做出準(zhǔn)確預(yù)測。本文將介紹一些常 ...
如何處理機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合問題？
2023-08-18
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，過擬合是一個常見但令人頭痛的問題，它會導(dǎo)致模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。本文將討論過擬合的原因，并提供一些常用的方法來解決這個問題。 增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量 過擬合通常發(fā)生在 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練遇到過擬合咋辦？
2023-08-15
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展，人工智能應(yīng)用越來越廣泛。然而，在使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練時，我們常常會面臨一個常見的問題——過擬合。過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在新的未見數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。本文將介紹 ...

如何解決 過擬合 或欠擬合的問題？

如何解決過擬合或欠擬合的問題？
2023-07-21
解決過擬合或欠擬合的問題 過擬合和欠擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的問題，它們可能導(dǎo)致模型在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。這篇文章將介紹一些解決過擬合和欠擬合問題的方法。 一、過擬合的解決方法： 數(shù)據(jù)集擴(kuò)充 ...
如何避免機(jī)器學(xué)習(xí)模型過擬合？
2023-07-03
標(biāo)題：機(jī)器學(xué)習(xí)模型過擬合的預(yù)防與應(yīng)對策略 導(dǎo)言： 在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，過擬合是一個常見的問題，它指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在新數(shù)據(jù)上的泛化能力較差。過擬合可能導(dǎo)致模型過度依賴噪聲或不相關(guān)的特征，從而 ...
如何判斷深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否過擬合？
2023-03-27
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，可以用于各種應(yīng)用，包括圖像識別、自然語言處理和推薦系統(tǒng)等。但是，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過少或模型過于復(fù)雜時，可能會導(dǎo)致過擬合問題。本文將介紹如何判斷深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否過擬合。 ...

關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 過擬合 的問題

關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中過擬合的問題
2018-07-26
關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中過擬合的問題 在訓(xùn)練的時候你的模型是否會出現(xiàn)訓(xùn)練時速度很慢？或者預(yù)測結(jié)果與訓(xùn)練結(jié)果相差過大的現(xiàn)象？那我們可能就需要處理一下過擬合的問題了。 首先看一下overfitting維基百科上的一些信 ...

深度學(xué)習(xí)防止 過擬合 的方法

深度學(xué)習(xí)防止過擬合的方法
2018-02-26
深度學(xué)習(xí)防止過擬合的方法 過擬合即在訓(xùn)練誤差很小,而泛化誤差很大,因為模型可能過于的復(fù)雜,使其”記住”了訓(xùn)練樣本,然而其泛化誤差卻很高,在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法中有很大防止過擬合的方法,同樣這些方法很多也 ...

過擬合 是如何產(chǎn)生的？有什么好的解決方法？

過擬合是如何產(chǎn)生的？有什么好的解決方法？
2020-07-23
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，相對于欠擬合，過擬合出現(xiàn)的頻次更高。這是因為，假設(shè)某一數(shù)據(jù)集其對應(yīng)的模型為‘真’模型，我們通常是采用提高模型的復(fù)雜度的方法，來避免欠擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生，但與此同時，我們又很難把網(wǎng)絡(luò)設(shè)計成和 ...

學(xué)習(xí)曲線--幫你清晰判斷 過擬合 和欠擬合

學(xué)習(xí)曲線--幫你清晰判斷過擬合和欠擬合
2020-07-09
前面小編給大家簡單介紹過擬合和欠擬合時，提到了一個概念：學(xué)習(xí)曲線，我們通過學(xué)習(xí)曲線能夠很清晰的判別出模型現(xiàn)在說出的狀態(tài)是欠擬合還是過擬合，下面小編具體整理了學(xué)習(xí)曲線的相關(guān)內(nèi)容，希望對大家有所幫助。 ...

過擬合 (over-fitting)出現(xiàn)的原因及相應(yīng)的解決方法

過擬合(over-fitting)出現(xiàn)的原因及相應(yīng)的解決方法
2020-07-08
過擬合(over-fitting)是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型或者是深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練樣本中表現(xiàn)得過于優(yōu)越，導(dǎo)致在驗證數(shù)據(jù)集以及測試數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)不佳。也就是referstoa模型對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合程度過高的情況。 通過學(xué)習(xí)曲線來理解 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中防止 過擬合 方法

機(jī)器學(xué)習(xí)中防止過擬合方法
2018-02-25
機(jī)器學(xué)習(xí)中防止過擬合方法 過擬合 在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘或者機(jī)器學(xué)習(xí)模型建立的時候，因為在統(tǒng)計學(xué)習(xí)中，假設(shè)數(shù)據(jù)滿足獨(dú)立同分布，即當(dāng)前已產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以對未來的數(shù)據(jù)進(jìn)行推測與模擬，因此都是使用歷史數(shù)據(jù)建立模 ...

決策樹、邏輯回歸、線性回歸使用時注意事項以及模型 過擬合 策略

決策樹、邏輯回歸、線性回歸使用時注意事項以及模型過擬合策略
2018-01-17
決策樹、邏輯回歸、線性回歸使用時注意事項以及模型過擬合策略  決策樹缺點(diǎn)和注意事項：     決策樹的最大缺點(diǎn)是原理中的貪心算法。因此它所做的選擇只能是某種意義上的局部最優(yōu)選擇。 &nb ...

機(jī)器學(xué)習(xí)-回歸模型-欠擬合和 過擬合

機(jī)器學(xué)習(xí)-回歸模型-欠擬合和過擬合
2017-03-20
機(jī)器學(xué)習(xí)-回歸模型-欠擬合和過擬合 1. 什么是欠擬合和過擬合 先看三張圖片，這三張圖片是線性回歸模型 擬合的函數(shù)和訓(xùn)練集的關(guān)系 第一張圖片擬合的函數(shù)和訓(xùn)練集誤差較大，我們稱這種情況為 欠擬合 ...

【CDA干貨】LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對策略

【CDA干貨】LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對策略
2025-07-07
LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對策略? 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的一種變體，憑借獨(dú)特的門控機(jī)制，在處理時間序列數(shù)據(jù)和自然語言處理等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。然而，在實際應(yīng)用中，LSTM 模 ...

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