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采用神经网络拟合二元函数,部分采样点的坐标值太小(10e-5),但是整个采样点的最大值在10左右,拟合的结果在坐标极小的点处误差较大,应该如何解决
是否可以把函数值(你所说的坐标值)取log对数, 因为log坐标具有放大小量级,压缩大量级的作用,这样就避免了数量级悬殊导致误差把小量级淹没的情况。机器学习常常要将原数据归一化处理也是这个原因,但显然归一化不能解决你的问题。
现在有一组数据要做一个预测模型,共有5个参数,误差要求10%以下,用什么机器学习方法比较好? 可能的话麻烦给出原因或者参考文献。谢谢🙏
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