機(jī)器學(xué)習(xí)ML - Strategy 當(dāng)我們在開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和訓(xùn)練時，我們發(fā)現(xiàn)自己的算法和訓(xùn)練模型達(dá)到了90%，但是沒有辦法繼續(xù)提高算法的精確度。 下一步，我們該如何提高機(jī)器...
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機(jī)器學(xué)習(xí)ML-策略1-Machine Learning-Strategy 1
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機(jī)器學(xué)習(xí) - softmax - 回歸- softmax 回歸 針對邏輯回歸，我們只有（0，1）這兩個選項，但是在現(xiàn)實世界中，我們的預(yù)測結(jié)果可能會有多種。 比如，預(yù)測圖片中的動物（可能是貓，狗，小雞，考拉等）。 ...
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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)常會見到方差和偏差，這是什么東西呢？我來解釋下。 Bias：反映的是模型在樣本上的輸出與真實值之間的誤差，即模型本身的精準(zhǔn)度，即算法本身的擬合能力。簡言之...
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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，我們就來聊聊在機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練/開發(fā)/測試集合大小的設(shè)定。 TrainDevTest 在機(jī)器學(xué)習(xí)的早期，由于數(shù)據(jù)量較少： 我們將Tr...
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