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機(jī)器學(xué)習(xí)ML-策略1-Machine Learning-Strategy 1
機(jī)器學(xué)習(xí)ML - Strategy 當(dāng)我們?cè)陂_(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和訓(xùn)練時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)自己的算法和訓(xùn)練模型達(dá)到了90%，但是沒(méi)有辦法繼續(xù)提高算法的精確度...
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機(jī)器學(xué)習(xí) - softmax - 回歸- softmax 回歸 針對(duì)邏輯回歸，我們只有（0，1）這兩個(gè)選項(xiàng)，但是在現(xiàn)實(shí)世界中，我們的預(yù)測(cè)結(jié)果可能會(huì)有多種。 比如，預(yù)測(cè)圖片中的動(dòng)物（可...
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機(jī)器學(xué)習(xí)中的方差和偏差在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們經(jīng)常會(huì)見(jiàn)到方差和偏差，這是什么東西呢？我來(lái)解釋下。 Bias：反映的是模型在樣本上的輸出與真實(shí)值之間的誤差，即模型本身的精準(zhǔn)度...
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機(jī)器學(xué)習(xí)中的Train/Dev/Test集合數(shù)量設(shè)定
Train/Dev/Test集合設(shè)定 現(xiàn)在，我們就來(lái)聊聊在機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練/開(kāi)發(fā)/測(cè)試集合大小的設(shè)定。 TrainDevTest 在機(jī)器學(xué)習(xí)的早期...