在深入探讨这个话题之前，请看一下这张图片：每次谈及过拟合，这张图片就会时不时地被拉出来“鞭尸”。如上图所示，刚开始的时候，模型还不能很好地拟合所有数据点，即无法反映数据分布，这时它是欠拟合的。而随着训练次数增多，它慢慢找出了数据的模式，能在尽可能多地拟合数据点的同时反映数据趋势，这时它是一个性能较好的模型。在这基础上，如果我们继续训练，那模型就会进一步挖掘训练数据中的细节和噪声，为了拟合所有数据点“不择手段”，这时它就过拟合了。换句话说，从左往右看，模型的复杂度逐渐提高，在训练集上的预测错误逐渐减少，但它在测试集上的错误率却呈现一条下凸曲线。来源：Slideplayer如果你之前构建过神经网络

Fiddler-Request-To-code Fiddler拖拽自动生成Python代码

主要介绍了5行Python代码实现图像分割的步骤详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

玩家控制飞船移动，空格打飞机，消灭外星人进入下一关卡，在原有的基础上添加了上下移动的命令，可以让飞船上下移动，里面的内容添加了更多的注释帮助理解

基因表达式编程 GEP Python 代码实现 今天将用python实现GEP算法中，初始化操作： 生成样本数据、定义函数、参数初始化，生成初始种群 见文章，本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43798572/article/details/122823927 关于博主：评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。 声援博主：如果您觉得文章对您有帮助，可以点击文章右下角【点赞】【收藏】一下。您的鼓励是博主的最大动力！

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蛋糕吃 用于使用值函数迭代解决蛋糕食用问题的Python代码。 受到约翰·史陶斯基（John Stachurski）和托马斯·萨金特（Thomas Sargent）的定量经济学（QuantEcon）的启发。 大致遵循Jerome Adda和Russell Cooper撰写的《经济动态》的第2章和第3章。 相关文件（在\ quantecon中）： stochcp.py：解决蛋糕问题。 适用于以下情况：确定性，随机end赋和功能折现因子。 （随机end赋可以使用很大但数量有限的值）。 splittercp.py：解决离散选择（进餐或等待）蛋糕问题。 没有将其包含在“ stochcp.py”中，因为它太乱了。 splittercp_additive.py：与'discretecp.py'相同，除了它使用不同的方式包括随机因素。 仅为复制“经济动力学”图3.7而编写。 欢迎所有评论

一段开源代码，求解微分方程，很使用的小程序，适合初学者。

6AxisToLocationAlgorithmTest 这是我的6轴公式验证程序，模拟陀螺仪与加速度算出位移座标，本程序尚再成型。

Python中RGB-D图像的体积TSDF融合 这是一个轻量级的python脚本，可将多个已注册的颜色和深度图像融合到一个投影的截断的有符号距离函数（TSDF）体积中，然后可用于创建高质量的3D表面网格和点云。 在Ubuntu 16.04上测试。 较旧的CUDA / C ++版本可在找到。 要求 带有 ， ， ， 和 。 通过运行以下命令，可以快速安装/更新它们： pip install --user numpy opencv-python scikit-image numba [可选] GPU加速需要具有和的NVIDA GPU： pip install --user pycuda 演示版 该演示将来自7个场景的数据集的1000张RGB-D图像融合到405 x 264 x 289的投影TSDF体素体积中，在GPU模式下以约30 FPS（在CPU模式下为0.4 FPS）的分辨率为2cm，并输出3D网格mesh.ply可以使用诸如的3D查看器可视化的mesh.ply 。 注意：彩色图像保存为24位PNG RGB，深度图像保存为16位PNG（以毫米为单位）。 python de