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    HashSet、TreeSet、LinkedHashSet

    Set幾乎都是內(nèi)部用一個(gè)Map來實(shí)現(xiàn), 因?yàn)镸ap里的KeySet就是一個(gè)Set,而value是假值,全部使用同一個(gè)Object。Set的特征也繼承了那些內(nèi)部Map實(shí)現(xiàn)的特征...

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    SVM如何防止過擬合

    SVM如何避免過擬合 過擬合(Overfitting)表現(xiàn)為在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上模型的預(yù)測很準(zhǔn),在未知數(shù)據(jù)上預(yù)測很差。過擬合主要是因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn),這些點(diǎn)嚴(yán)重偏離正常位置。我們...

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    L1,L2,L0區(qū)別,為什么可以防止過擬合

    引入 監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程可以概括為:最小化誤差的同時(shí)規(guī)則化參數(shù)。最小化誤差是為了讓模型擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù),規(guī)則化參數(shù)是為了防止過擬合。參數(shù)過多會(huì)導(dǎo)致模型復(fù)雜度上升,產(chǎn)生過擬合,即訓(xùn)練誤...

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