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    機器學(xué)習(xí)中的評估指標(biāo)

    機器學(xué)習(xí)中需要使用模型,優(yōu)化,評價,其中評價指標(biāo)也是用來優(yōu)化的一環(huán),這里總結(jié)一下常用的評估指標(biāo),主要分為分類和回歸,其中分類指的是二分類,多分類可在此基礎(chǔ)上拓展。 分類問題 ...

  • 聚類中的性能度量

    聚類 在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中,訓(xùn)練樣本的標(biāo)記是沒有指定的,通過對無標(biāo)記樣本的訓(xùn)練來探索數(shù)據(jù)之間的規(guī)律。其中應(yīng)用最廣的便是聚類,聚類試圖把一群未標(biāo)記數(shù)據(jù)劃分為一堆不相交的子集,每個子集...

  • 如何處理欠擬合、過擬合?

    在我們機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程中,經(jīng)常會出現(xiàn)過擬合和欠擬合的現(xiàn)象。訓(xùn)練一開始,模型通常會欠擬合,所以會對模型進行優(yōu)化,然而等到訓(xùn)練到一定程度的時候,就需要解決過擬合的問題...

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