以下内容来自我在udacity的学习笔记,本人使用MarginNote进行记录,如果需要MarginNote格式的原始文件,可以联系我。
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origin.attrs深度学习:函数(模型,评估)
数据建模 数据类型 数值类型:离散,连续 分类数据:电影打分等 时间序列数据:多年来平均每个运动员打出的全垒打次数...
深度学习 采用深度神经网络作为模型进行学习。 步骤 选择神经网络 模型评估 选择最好结果 反向传播 通过链式法则,...
1.模型的评估与参数调优 1.1交叉验证/Cross - validation 1.1.1 K折交叉验证 1.1....
什么是交叉验证?在机器学习中,交叉验证是一种重新采样的方法,用于模型评估,以避免在同一数据集上测试模型。交叉验证的...
模型的判断标准 训练误差 泛化误差 拟合程度 模型的评估方法 模型训练之后,对泛化误差进行评估,选择最小的为最优 ...
2、模型评估与选择 2.1、一种训练一种算法 2.1.1 经验误差与过拟合(简述)2.1.2 评估方法【训练集验证...
每一个深度学习模型的搭建是为了解决某项问题,我们有必要对模型进行评估,一方面给出具体参数有利于判断模型的学习效率,...
1、创建任务 2、选择学习器 3、拆分训练集和测试集 4、训练模型 5、预测 6、模型评估 7、交叉验证
本文标题:深度学习-模型评估与验证
本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/byvimftx.html
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