分类模型的误差包括
金融界2024年3月27日消息，据国家知识产权局公告，中国工商银行股份有限公司申请一项名为“一种基于神经网络特征选择增强的数据分类方法及装置“，公开号CN117763393A，申请日期为2023年12月。
专利摘要显示，本说明书实施例涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于神经网络特征选择增强的数据分类方法及装置。在神经网络模型的训练过程中，重新设计了特征敏感度估计器，然后利用推进策略，通过其估计的误差来权衡所有的样本，然后再每次迭代训练过程中收集最相关的因素，最后使用之前选择的特征来评估性能，直到选择出特征较强的数据训练最终的神经网络模型。通过本说明书实施例的方法，能够从众多的特征中选择出最优特征进行计算，降低了特征的复杂性，解决了目前在数据分类模型中降低特征复杂性的效果差，导致输入数据体量过于庞大，计算量大的问题。
本文源自金融界
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孙届宰4551数据库分为三种类型 数据误差分为哪些类型 -
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潘溥娥19871669846 ______ 分类分为系统误差、偶然误差和粗差,其中偶然误差包括外界条件因素和人为观测误差. 系统误差的特点是:由测量方法或系统本身造成的误差,无可避免和降低,但是由于具有系统性,可以由一些方法消除(比如经纬仪盘左盘右相减来消除系统误差); 偶然误差的特点:对称性(正负差不多),峰值性(误差小的比误差大的要多),抵偿性(相加接近0),有限性(误差保持在一定范围).减少的方法就是正确观测时间、避免观测人的疲劳,考虑天气等因素,并在观测方法上改进(如往返测). 粗差的特点:没有确定性.是由于人为错误产生.