大地资源中文第3页,亚洲乱伦另类,国产一区精品自拍

對學習算法除了通過實驗估計其泛化性能，人們往往還希望了解它“為什么”具有這樣的性能

對學習算法除了通過實驗估計其泛化性能，人們往往還希望了解它“為什么”具有這樣的性能
2018-08-16 閱讀全文>>
Friedman檢驗與Nemenyi后續檢驗

交叉驗證t檢驗和McNemar檢驗都是在一個數據集上比較兩個算法的性能
2018-08-16 閱讀全文>>
交叉驗證

對兩個學習器A和B，若我們使用尼折交叉驗證法得到的測試錯誤率分別為e
2018-08-16 閱讀全文>>
假設檢驗中的“假設”是對學習器泛化錯誤率分布的某種判斷或猜想

假設檢驗中的“假設”是對學習器泛化錯誤率分布的某種判斷或猜想
2018-08-16 閱讀全文>>
統計假設檢驗(hypothesis test)為我們進行學習器性能比較提供了重要依據

統計假設檢驗(hypothesis test)為我們進行學習器性能比較提供了重要依據，基于假設檢驗結果我們可推斷出，若在測試集上觀察到學習器A比B好，則A的泛化性能是否在統計意義上優于B，以及這個結論的把握有多大
2018-08-16 閱讀全文>>
將ROC曲線上的每個點轉化為代價平面上的一條線段，然后取所有線段的下界

將ROC曲線上的每個點轉化為代價平面上的一條線段，然后取所有線段的下界
2018-08-16 閱讀全文>>
回顧前面介紹的一些性能度量可看出，它們大都隱式地假設了均等代價

回顧前面介紹的一些性能度量可看出，它們大都隱式地假設了均等代價
2018-08-16 閱讀全文>>
代價敏感錯誤率與代價曲線

在現實任務中常會遇到這樣的情況：不同類型的錯誤所造成的后果不同．例如在醫療診斷中，錯誤地把患者診斷為健康人與錯誤地把健康人診斷為患者，看起來都是犯了“一次錯誤”
2018-08-16 閱讀全文>>
模型評估與選擇

現實任務中通常是利用有限個測試樣例來繪制ROC圖，此時僅能獲得有限個（真正例率，假正例率）坐標對，無法產生圖2 4(a)中的光滑ROC曲線，只能基于有限個測試樣例篆繪制出如圖2 4(b)所示的近似ROC曲線
2018-08-16 閱讀全文>>
查準率、查全率與Fl

錯誤率和精度雖常用，但并不能滿足所有任務需求．以西瓜問題為例，假定瓜農拉來一車西瓜，我們用訓練好的模型對這些西瓜進行判別，顯然，錯誤率衡量了有多少比例的瓜被判別錯誤．
2018-08-16 閱讀全文>>
調參得好不好往往對最終模型性能有關鍵性影響

調參得好不好往往對最終模型性能有關鍵性影響．給定包含m個樣本的數據集D，在模型評估與選擇過程中由于需要留出一部分數據進行評估測試，事實上我們只使用了一部分數據訓練模型．
2018-08-16 閱讀全文>>
調參與最終模型

大多數學習算法都有些參數(parameter)需要設定，參數配置不同，學得模型的性能往往有顯著差別．因此，在進行模型評估與選擇時，除了要對適用學習算法進行選擇，還需對算法參數進行設定，這就是通常所說的“參數調節”或簡稱“調參”(parameter tuning)
2018-08-16 閱讀全文>>
“自助法”(bootstrapping)是一個比較好的解決方案

“自助法”(bootstrapping)是一個比較好的解決方案
2018-08-16 閱讀全文>>
留一法的估計結果也未必永遠比其他評估方法準確

留一法的估計結果也未必永遠比其他評估方法準確
2018-08-16 閱讀全文>>
交叉驗證法

“交叉驗證法”(cross validation)先將數據集D劃分為尼、個大小相似的互斥子集，即D= Di u D2 u U Dk，DinDj=g(t≠j) 每個子集Di都盡可能保持數據分布的一致性，即從D中通過分層采樣得到
2018-08-16 閱讀全文>>

第54頁

第1頁第2頁第3頁第4頁第5頁第6頁第7頁第8頁第9頁第10頁第11頁第12頁第13頁第14頁第15頁第16頁第17頁第18頁第19頁第20頁第21頁第22頁第23頁第24頁第25頁第26頁第27頁第28頁第29頁第30頁第31頁第32頁第33頁第34頁第35頁第36頁第37頁第38頁第39頁第40頁第41頁第42頁第43頁第44頁第45頁第46頁第47頁第48頁第49頁第50頁第51頁第52頁第53頁第54頁第55頁第56頁第57頁第58頁第59頁第60頁第61頁第62頁第63頁第64頁第65頁第66頁第67頁第68頁第69頁第70頁第71頁第72頁第73頁第74頁第75頁第76頁第77頁第78頁第79頁第80頁第81頁第82頁第83頁第84頁第85頁第86頁第87頁第88頁第89頁第90頁第91頁第92頁第93頁第94頁第95頁第96頁第97頁第98頁第99頁第100頁第101頁第102頁第103頁第104頁第105頁第106頁第107頁第108頁第109頁第110頁第111頁第112頁第113頁第114頁第115頁第116頁第117頁第118頁第119頁第120頁第121頁第122頁

伊人99re_av日韩成人_91高潮精品免费porn_色狠狠色婷婷丁香五月_免费看的av_91亚色网站

一站式企業數字化人才培養提供商

對學習算法除了通過實驗估計其泛化性能，人們往往還希望了解它“為什么”具有這樣的性能

Friedman檢驗與Nemenyi后續檢驗

交叉驗證

假設檢驗中的“假設”是對學習器泛化錯誤率分布的某種判斷或猜想

統計假設檢驗(hypothesis test)為我們進行學習器性能比較提供了重要依據

將ROC曲線上的每個點轉化為代價平面上的一條線段，然后取所有線段的下界

回顧前面介紹的一些性能度量可看出，它們大都隱式地假設了均等代價

代價敏感錯誤率與代價曲線

模型評估與選擇

查準率、查全率與Fl

調參得好不好往往對最終模型性能有關鍵性影響

調參與最終模型

“自助法”(bootstrapping)是一個比較好的解決方案

留一法的估計結果也未必永遠比其他評估方法準確

交叉驗證法

AI重塑辦公-Deepseek助力職場辦公效能提升全攻略

TOGAF?EA理論與實踐鑒定級認證

DAMA國際數據管理專業人士CDMP認證&DAMA中國數據治理工程師CDGA認證

ITSS-IT服務經理認證

ITSS-IT服務工程師認證

DeepSeek大模型應用開發最佳實踐

國家注冊信息安全專業人員CISP認證

前端Vue3框架實戰及源碼探究

DAMA中國數據治理專家CDGP認證

網絡安全技術與攻防實戰

國家注冊數據安全治理專業人員CISP-DSG認證

人工智能實踐項目案例分析與實戰應用培訓

云原生架構與容器化部署實戰訓練營

數據治理、數據架構設計及數據標準化方法

全國報名服務熱線

熱門課程咨詢

微信公眾號