热门好课推荐
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • 深度学习工程师能力评估标准 Deep learning engineer capability evaluation standard前言深度学习工程师能力评估标准1.范围2术语和定义2.1人工智能artificial intelligence2.2机器学习machine learning2.3深度学习deep learning2.4神经网络neural networks2.5工程能力engine...
    2019-01-02 13:43:20
    阅读量:750
    评论:0
  • 大数据人才极度匮乏,无论是互联网巨头企业、还是中小型企业、创业公司都非常缺乏大数据专业人才。在数据驱动的未来,大数据人才市场势必会越来越大,而现在仅仅是大数据起步的进阶阶段,可以想象未来的人才缺口有多大。所以现在入行正是恰逢其时。市场需求的不断扩大也必将使得学习大数据的价值得到凸显。大数据如今能够火爆的一个重要原因,就是大家看到了大数据的能力,无论是在挖掘、统计、预测评估及决策等方面都发挥着举...
    2019-01-16 15:01:40
    阅读量:49
    评论:0
  • 三种经典的评估方法提高模型泛化能力①留出验证:评估模型时,将数据划分为训练集、验证集、测试集。(比较适合大数据集)在训练数据上训练模型,在验证数据上评估模型,最后在测试数据上测试最佳参数的模型。划分为三个集合而非两个集合:训练集和测试集,是因为在模型设计时一般需要调节模型超参数,比如隐藏层数、每层神经元数等等,在这个调节学习的过程中会以验证集的性能作为反馈;每次通过验证集调节模型...
    2019-04-06 14:48:53
    阅读量:738
    评论:0
  •        Keras是一个易于使用和强大的Python库,用于深度学习。在设计和配置深度学习模型时,需要做很多决定。大多数决策都必须通过试验和错误来解决,并通过实际数据进行评估。因此,拥有一种可靠的方法来评估神经网络和深度学习模型的性能是至关重要的。在本文中,您将发现一些使用Keras评估模型性能的方法。数据切分      大量的数据和模型的复杂性需要很长的训练时间。因此,...
    2018-07-17 17:04:43
    阅读量:5363
    评论:0
  • 参考书目及论文:《统计学习方法》——李航、ATutorialonSupportVectorMachineforPatternRecognition监督学习的目的是找到一个输入输出映射(模型),使得这个模型不仅对训练数据有很好的拟合能力,对于未知数据,它也有很好的预测能力。这篇博客介绍选择和评估模型的标准。本篇博客一共有以下几个重点:训练误差与测试误差、泛化能力、过拟
    2015-07-25 21:42:45
    阅读量:13031
    评论:1
  • 为什么需要评估模型评估训练出的模型是准确预测的关键。训练出的模型是建立在总数据的子集上的,其被称为训练数据,训练结束后该模型将被用于预测其它新数据。通过训练集产生的模型,利用测试数据来进行模型效果的评估,评估结果以模型评估报告的形式呈现,在报告中通过AUC值、模型准确率、模型召回率等一系列评估指标将帮助判断模型是否可行以及是否满足业务目标。一方面,如果一个模型完全适应其训练数据,但是在...
    2018-09-05 09:29:35
    阅读量:382
    评论:0
  • 刚做了一套算法题(题目链接:算法工程师能力评估),总结一下。1、对于以下程序,递归算法x(x(8))需要调用几次函数x(int n)?class program { static void Main(string[] args) { int i; i = x(x(8)); } static int x(int n)
    2016-09-04 20:16:39
    阅读量:5080
    评论:0
  • 目录学习笔记(五)5个常用模型的模型建立与评估数据需求分析数据处理过程导入包(包括下面的xgboost和lightgbm)数据分析过程数据标准归一化使用逻辑回归进行预测使用SVM进行预测使用决策树进行预测使用xgboost进行预测使用lightgbm预测模型分析roc图表表格分析模型建立问题总结学习笔记(五)5个常用模型的模型建立与评估数据是金融数据,我们要做的是预测贷款用户是否会逾期,表格中...
    2018-11-19 18:10:31
    阅读量:1423
    评论:0
  • 机器学习是对给定的原始数据集构建最优学习模型,上篇文章讲到《机器学习模型评估方法》,通过模型评估方法将原始数据集划分训练集和测试集,训练集又可细分为训练集和验证集。机器学习的整个流程包括训练集和验证集构建最优模型,最优模型评估测试集的测试误差,通过测试误差来评价学习方法的泛化能力,泛化能力是评价机器学习模型性能的金标准(如图),即泛化能力强,对应的学习模型好。 ...
    2018-11-08 23:52:11
    阅读量:1005
    评论:0