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Ng-推荐的应用机器学习的方法
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- 最常用的是：K=5/K=10的K-折交叉验证；
- 具体而言是：将所有样本数据分成K=5份或者K=10份，依次选取其中的一种作为测试集，剩下的K-1份作为训练集。以此，得到K个模型，K份MSE（方差）
- 具体参考：
- Cross-Validation原理：【机器学习】Cross-Validation（交叉验证）详解
- Cross-Validation实现：机器学习-Cross Validation交叉验证Python实现
其中的交叉验证步骤： 最常用的是：K=5/K=10的K-折交叉验证；具体而言是：将所有样本数据分成K=5份或者K=...
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说起吴恩达「Andrew Ng」，相信大家都非常熟悉了。作为人工智能的大 IP，吴恩达一直致力于人工智能的推广和普...
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学习 Andrew Ng 吴恩达先生的《Machine Learning》，以及台湾国立大学林轩田先生的《机器学习...
2018.02.16-2018.02.18三天时间本人将陆续学习吴恩达（Andrew Ng）教授的深度学习课...
本文标题：18年第22周：吴恩达Ng | 交叉验证
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/fjsojftx.html
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