DPM模型迭代次数多少最合适

A. FLUENT迭代次数少了会怎么样

除了看收敛情况，还要看系统进出流量是否守恒等因素
就求解来说，残差小于某个小量就可以了，而迭代的次数没有关系
速度残差是直接监视的量，应该差别很小

B. 迭代模型的优缺点是什么

迭代模型的优点
传统的瀑布模型相比较，迭代过程具有以下优点：

1）降低了在一个增量上的开支风险。如果开发人员重复某个迭代，那么损失只是这一个开发有误的迭代的花费。

2）降低了产品无法按照既定进度进入市场的风险。通过在开发早期就确定风险，可以尽早来解决而不至于在开发后期匆匆忙忙。

3）加快了整个开发工作的进度。因为开发人员清楚问题的焦点所在，他们的工作会更有效率。

4）由于用户的需求并不能在一开始就作出完全的界定，它们通常是在后续阶段中不断细化的。因此，迭代过程这种模式使适应需求的变化会更容易些。

缺点是：在项目早期开发可能有所变化 ，需有一个高素质的项目管理者和一个高技术水平的开发团队

C. 3d max中迭代次数是什么它和渲染迭代次数有什么区别

iteration（迭代次数）翻译地好申奥啊，BS这批中文版的翻译员（其中一个是我同学）
简单来说就是光滑次数，越高越光滑喽。高了效果好但显卡拖不动怎么办，那渲染迭代就派上用场了。开启渲染迭代的话，渲染的时候会转而使用这个数值。

举个例子，我的模型需要3级光滑才能满足渲染效果，但我显卡只能承受1级。那请设置迭代为1，打开渲染迭代并设置为3. 这样明白了吧。

D. plsa模型的迭代次数一般设置为多少

关于迭代：
迭代是重复反馈过程的活动，其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。

E. 机器学习迭代次数有什么用

机器学习迭代次数决定了损失函数的下降程度，以及模型收敛

F. 对一个算法来说，迭代次数少、但所用时间长好呢还是迭代次数多、所用时间短好呢

能达到同样的计算精度, 当然所用时间越短越好.
反正用计算机算.

迭代次数多少,照理影响计算时间.
算法好坏,主要体现在收敛不收敛,收敛速度快不快,方法简单还是复杂.最终还是看所用时间,时间越短越好.

G. 迭代模型的优点和缺点

1、增量模型的优点 采用增量模型的优点是人员分配灵活，刚开始不用投入大量人力资源。如果核心产品很受欢迎，则可增加人力实现下一个增量。当配备的人员不能在设定的期限内完成产品时，它提供了一种先推出核心产品的途径。这样即可先发布部分功能给客户，对客户起到镇静剂的作用。此外，增量能够有计划地管理技术风险。 2、增量模型的缺点 增量模型存在以下缺陷： 1） 由于各个构件是逐渐并入已有的软件体系结构中的，所以加入构件必须不破坏已构造好的系统部分，这需要软件具备开放式的体系结构。 2） 在开发过程中，需求的变化是不可避免的。增量模型的灵活性可以使其适应这种变化的能力大大优于瀑布模型和快速原型模型，但也很容易退化为边做边改模型，从而是软件过程的控制失去整体性。 3）如果增量包之间存在相交的情况且未很好处理，则必须做全盘系统分析，这种模型将功能细化后分别开发的方法较适应于需求经常改变的软件开发过程。

H. spark mllib lda主题模型一般迭代多少次

LDA主题模型的评价指标是困惑度，困惑度越小，模型越好。
所以，可以跑一组实验，看不同迭代次数对应的困惑度是多少，画一条曲线，最小困惑度对应的迭代次数即为最佳次数。
迭代次数太少，会导致模型尚未收敛，迭代次数太多，又会浪费计算资源。

I. 求助！SPSS非线性回归分析迭代次数总是0

模型表达式中，不写“因变量=”，只写等式右边内容