帮我随机生成训练集和验证集的精确度曲线。要求epoch=100，精确度由0.75缓慢上升到0.86结束，加入很小的白噪声，训练集的白噪声较小；训练集的精确度要稍微高于验证集

好的，我会使用Python中的matplotlib库来生成精确度曲线。这里提供一个简单的代码示例，你可以根据自己的需求进行修改：

import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成训练集和验证集的精确度
train_acc = [0.75 + random.uniform(-0.03, 0.03)]
valid_acc = [train_acc[0] - random.uniform(0.01, 0.03)]

# 模拟训练过程
for epoch in range(1, 101):
    # 在当前精确度的基础上加入一些白噪声
    train_noise = random.uniform(-0.02, 0.02)
    valid_noise = random.uniform(-0.02, 0.02)
    
    # 计算训练集和验证集的精确度
    train_acc.append(train_acc[-1] + train_noise)
    valid_acc.append(valid_acc[-1] + valid_noise)
    
    # 确保训练集的精确度稍微高于验证集
    if train_acc[-1] < valid_acc[-1]:
        train_acc[-1], valid_acc[-1] = valid_acc[-1], train_acc[-1]
    
# 绘制精确度曲线
plt.plot(range(101), train_acc, label="train")
plt.plot(range(101), valid_acc, label="valid")
plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Accuracy")
plt.legend()
plt.show()

这个代码示例中，我们使用了random.uniform函数来生成一些随机的白噪声，并把它们加入到训练集和验证集的精确度中。在每一轮训练之后，我们都会记录下当前的精确度，并绘制出精确度曲线。最后，我们使用plt.plot函数来绘制训练集和验证集的精确度曲线，并加上一些标签和图例。