目前测了：通义、文心一言、Claude、ChatGPT和Kimi，经由小半年的测试，目前是Claude的解答更胜一筹，未来在自学辅导等细分领域，有没有更好的AI涌现，拭目以待！
小学生的AI课程，如何理解神经网络的过拟合这个难度级别的观点！
您好，我须要根据以下传授教化内容，用AI绘制孩子看的懂的图表，您帮我天生一些干系观点的AI绘图提示词：为了帮助小学生理解神经网络的过拟合，可以利用大略易懂的图表和示例。以下是一些适宜小学生的图表观点：
1. 曲线拟合图
图表内容：展示两条曲线，一条是大略的二次曲线（例如抛物线），另一条是繁芜的多项式曲线。
解释：
（1）大略曲线：表示模型精确地捕捉了数据的整体趋势，能够很好地预测新数据。
（2）繁芜曲线：虽然它通过每一个演习数据点，但在数据点之间颠簸很大，导致在新数据上表现不佳。
2. 动物识别示例
图表内容：展示不同环境下的动物照片（如公园、家里、海滩），并标注模型的识别结果。
解释：
（1）演习集：模型在公园的狗照片上表现很好。
（2）测试集：当给它家里的狗照片时，它无法识别，由于它只记住了公园里的特色。
3. 拼图游戏示例
图表内容：展示一个拼图，左边是拼得很好的完全拼图，右边是只拼了小部分但整体看起来很乱的拼图。
解释：
（1）完全拼图：代表模型学会了整体规律。
（2）乱拼图：代表模型只记住了部分信息，导致整体效果差。
4. 学习与考试
图表内容：展示一个学生在复习时的两种情形，左边是理解知识点，右边是去世记硬背答案。 解释：
理解知识点：学生能在不同类型的问题上答对。
去世记硬背：学生只能在相似的问题上答对，碰着新问题就不会了。 通过这些大略的图表和例子，小学生可以更直不雅观地理解过拟合的观点，以及为什么过拟合会影响模型在新数据上的表现。这种办法能够帮助他们将抽象的观点与详细的生活履历联系起来。
Claude回答如下：
Claude讲解分旁边两边，右边便是略缩图的形式，对自己感兴趣的答案进行快速浏览：
1. 曲线拟合图：预览Preview图
Code代码如下:
2. 动物识别示例
在向小学生阐明神经网络的过拟合观点时，可以采取大略、直不雅观的办法来帮助他们理解。过拟合是指模型在演习数据上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现不佳的征象。以下是如何用动物识别示例来阐明过拟合：
讲故事的办法：想象一下，你有一个机器人朋友，它的任务是识别动物。它看过很多在公园里拍的狗的照片，以是它学会了公园里的狗长什么样。
用图表赞助：展示一些图表，比如公园里的狗的照片，以及模型的识别结果。可以画一些大略的图，比如狗在草地上，有树和长椅作为背景。
阐明演习集：见告他们，机器人在公园的狗照片上演习，就像它在学校学习一样。它看了很多很多公园里的狗的照片，以是它知道公园里的狗看起来是什么样的。
阐明测试集：然后，你给机器人看一些在家里的狗的照片，这些照片它之前没有看过。就像考试一样，老师可能会出一些它没有学过的题目。机器人看到家里的狗，它可能会很困惑，由于它只学会了公园里的狗的特色，比如草地、树和长椅。
用比喻解释过拟合：你可以比喻说，如果一个学生只在学校里学习，而没有在其他地方实践，那么他可能在学校的考试中得高分，但如果去其他地方考试，他可能就不会做得很好。这便是过拟合，机器人只学会了公园里的狗，而没有学会其他地方的狗。
阐明如何办理：为了让机器人更好地识别狗，不管它们在哪里，你可以见告它，须要看更多不同地方的狗的照片，比如家里的、海滩上的。这样，它就能学会狗的一样平常特色，而不仅仅是公园里的狗。
过拟合就像是机器人只学会了一种情形，而没有学会所有可能的情形。为了避免过拟合，我们须要让机器人学习更多不同的情形。
通过这种办法，小学生可以通过故事和比喻来理解过拟合的观点，并且能够明白为什么模型须要在多种不同的数据上进行演习，以便更好地泛化到新的、未见过的数据上。
3. 拼图游戏示例
在向小学生阐明神经网络的过拟合观点时，利用拼图游戏作为比喻是一个很好的方法。以下是如何用拼图游戏示例来阐明过拟合：
引入拼图游戏：首先，可以见告孩子们，想象一下他们正在玩一个拼图游戏。拼图的每一块都有它该当在的位置，当所有的块都放在精确的位置时，我们就能看到一幅完全的、俏丽的图画。
展示完全拼图：展示左边的图表，这是一幅完全的拼图。见告孩子们，这就像是一个好的神经网络模型，它已经学会了所有的规律，能够精确地识别出所有的动物、数字或者其他东西。
展示乱拼图：然后，展示右边的图表，这是一幅只拼了小部分的拼图，整体看起来很乱。见告孩子们，这就像是一个过拟合的神经网络模型，它只学会了拼图的一小部分，但是没有学会全体拼图的规律。
阐明演习集：见告孩子们，当模型在演习时，就像他们在玩拼图。如果他们只看到拼图的一部分，他们可能会把那部分拼得很好，但是对全体拼图来说，这还不足。
阐明测试集：然后，当模型碰着新的、未见过的数据时，就像他们考试测验拼一个全新的拼图。如果他们之前只学会了拼图的一小部分，那么他们在拼新拼图时可能会碰着困难，由于他们没有学会全体拼图的规律。
用比喻解释过拟合：你可以比喻说，如果一个孩子只学会了拼一种类型的拼图，比如只有动物的拼图，那么他在拼其他类型的拼图，比如风景或者建筑物时，可能就不会做得很好。这便是过拟合，模型只学会了一部分信息，而没有学会整体的规律。
阐明如何办理：为了让模型更好地事情，就像让孩子们学会拼各种类型的拼图一样，我们须要让模型学习更多的数据，这样它就能学会更多的规律，而不仅仅是它之前见过的那部分。
过拟合就像是一个孩子只学会了拼一种拼图，而没有学会所有类型的拼图。为了避免过拟合，我们须要让模型学习更多不同的数据，这样它就能学会更多的规律。
通过这种办法，小学生可以通过拼图游戏这个直不雅观的比喻来理解过拟合的观点，并且能够明白为什么模型须要在多种不同的数据上进行演习，以便更好地泛化到新的、未见过的数据上。
4. 学习与考试
在小学生的AI课程中，通过学习与考试的比喻来阐明神经网络的过拟合观点，可以帮助他们更好地理解这个观点。以下是如何用学习与考试的示例来阐明过拟合：
引入学习与考试的比喻：见告孩子们，想象一下他们在学校学习。有时候，他们须要学习一些新的知识点，比如数学公式或者历史事宜。
展示理解知识点：展示左边的图表，这是一个学生在理解知识点。见告孩子们，这就像是一个好的神经网络模型，它不仅记住了公式或者事宜，还理解了它们是怎么事情的。
展示去世记硬背：然后，展示右边的图表，这是一个学生在去世记硬背答案。见告孩子们，这就像是一个过拟合的神经网络模型，它只记住了答案，但是没有理解背后的规律。
阐明理解知识点：见告孩子们，当他们理解了知识点，他们就能在不同类型的问题上答对，就像一个好的神经网络模型能在不同类型的数据上做出精确的预测。
阐明去世记硬背：然后，见告孩子们，如果他们只是去世记硬背答案，他们可能只能在相似的问题上答对，但是碰着新问题就不会了。这就像是一个过拟合的神经网络模型，它只学会了演习数据上的规律，但是没有学会如何运用到新的、未见过的数据上。
用比喻解释过拟合：你可以比喻说，如果一个孩子只是记住了老师在教室上讲的所有内容，但是没有理解为什么，那么他在考试时可能会碰着困难，尤其是如果考试题目和老师讲的不完备一样。
阐明如何办理：为了让模型更好地事情，就像让孩子们学会理解知识点一样，我们须要让模型学习更多的数据，这样它就能理解更多的规律，而不仅仅是它之前见过的那部分。
过拟合就像是一个孩子只是去世记硬背答案，而没有理解知识点。为了避免过拟合，我们须要让模型学习更多不同的数据，这样它就能学会更多的规律。
通过这种办法，小学生可以通过学习与考试这个熟习的比喻来理解过拟合的观点，并且能够明白为什么模型须要在多种不同的数据上进行演习，以便更好地泛化到新的、未见过的数据上。这种办法能够帮助他们将抽象的观点与详细的生活履历联系起来。