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多种模型可能适用：不同的模型可能适用于同一数据集，且都能达到相似的性能。 -
训练数据的有限性：由于训练数据是有限的，模型可能无法完全捕捉到数据的底层分布。
2025年ddpm模型公式（ddm模型例题）
ddpm模型公式（ddm模型例题）1 监督学习的输入为 X 输出为 Y 我们的目标是学习一个函数 f 使 f X Y 请举一些现实生活中的例子 说明 X 和 Y 可以是什么 对于给定的 X 和 Y 是否存在 唯一的最优解 f 参考答案 X 和 Y 可以是各种各样的内容 比如图片 声音等 对于给定的 X 和 Y 可能会有多个最优解 详细解析 现实生活的例子 房价预测 X 房子的特征 如面积 位置 房间数量 建造年份等 Y 房子的价格
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监督学习的输入为X,输出为Y,我们的目标是学习一个函数f,使
f(X)≈Y
请举一些现实生活中的例子，说明X和Y可以是什么？对于给定的X和Y,是否存在
唯一的最优解f?
参考答案
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X和Y可以是各种各样的内容，比如图片、声音等。对于给定的X和Y,可能会有多个最优解。
详细解析
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现实生活的例子：
房价预测：
X：房子的特征，如面积、位置、房间数量、建造年份等。
Y：房子的价格。
股票价格预测：
X：历史股票价格、交易量、市场指数、财务指标等。
Y：未来某一时间点的股票价格。
是否存在唯一的最优解f?
对于给定的X和Y，通常不存在唯一的最优解f。
原因：
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请尝试区分“优化”和“泛化”两个概念。
参考答案
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“优化”是寻找使损失函数最小的f的过程，“泛化”是使f在没有见过的数据上也有很好的表现。
可以说，优化是让f在见过的数据上表现好；泛化是指f在没有见过的数据上表现也好。
详细解析
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优化是指在机器学习中通过调整模型参数来最小化损失函数的过程。
优化的目的是提高模型在训练数据上的性能，即减少预测误差。
泛化是指模型对新的、未见过的数据进行预测的能力。
泛化的目的是在保持模型在训练数据上性能的同时，确保模型能够适应新数据，避免过拟合。
3
请区分过拟合和欠拟合。
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