機器學習ML - Strategy 當我們在開發(fā)機器學習算法和訓練時，我們發(fā)現(xiàn)自己的算法和訓練模型達到了90%况鸣，但是沒有辦法繼續(xù)提高算法的精確度咧纠。 下一步，我們該如何提高機器...
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機器學習ML-策略1-Machine Learning-Strategy 1
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機器學習 - 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)實世界中蛮穿，我們的預測結果可能會有多種。 比如毁渗，預測圖片中的動物（可能是貓践磅，狗，小雞灸异，考拉等）府适。 ...
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機器學習中的方差和偏差在機器學習中，我們經常會見到方差和偏差肺樟，這是什么東西呢檐春？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么伯，即模型本身的精準度疟暖，即算法本身的擬合能力。簡言之...
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機器學習中的Train/Dev/Test集合數(shù)量設定
Train/Dev/Test集合設定 現(xiàn)在田柔，我們就來聊聊在機器學習中訓練/開發(fā)/測試集合大小的設定俐巴。 TrainDevTest 在機器學習的早期，由于數(shù)據(jù)量較少： 我們將Tr...
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