How To Use Cross Validation to Reduce Overfitting
为什么重要：过度拟合是许多机器学习模型在不知情的情况下成为受害者的问题。交叉验证是用于减少过度拟合的最流行的技术。
蝎子的基因组规模系统发育：模型比较和位点间组成异质性建模摘要蝎子的进化史是一个备受关注的课题，蝎子是最具魅力的节肢动物群之一，已描述的物种超过 2,500 种。鉴于其独特的身体结构和古老的化石记录，了解其系统发育至关重要。最近的基因组规模数据已显示出阐明蝎子生命树中科间关系的潜力；然而，分子数据集之间也存在差异。为了解决这个问题，我们通过综合之前的三项系统基因组学研究，使用考虑位点间组成异质性的模型比较方法探索了蝎子的系统发育关系。我们的分析表明，在无限位点异质性 CAT 和有限混合模型下，蝎目内的关系与普遍结论有显著不同，尤其是关于布提达内的科间关系。我们的结果表明了以下关系：[Pseudo
Predicting Sunspot Frequency with Keras
在这篇文章中，我们将研究如何使用基础 R 附带的太阳黑子数据集进行时间序列预测。太阳黑子是太阳上的黑点，与较低的温度有关。我们的文章将重点介绍如何将深度学习应用于时间序列预测，以及如何在此领域正确应用交叉验证。
