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- 在建模过程中,由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在,为了解决这两个问题,我们需要一整套方法及评价指标。其中评估方法用于评估模型的泛化能力,而性能指标则用于评价单个模型性能的高低。本文将介绍面对不同问题时如何挑选合适的评估方法。 在建模过程中,由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在,为了解决这两个问题,我们需要一整套方法及评价指标。其中评估方法用于评估模型的泛化能力,而性能指标则用于评价单个模型性能的高低。本文将介绍面对不同问题时如何挑选合适的评估方法。
- 1.1 为什么要学习k-近邻算法 k-近邻算法,也叫KNN算法,是一个非常适合入门的算法 拥有如下特性: ● 思想极度简单 ● 应用数学知识少(近乎为零) ● 对于各位开发者来说,很多不擅长数学,而KNN算法几乎用不到数学专业知识 ● 效果好 ○ 虽然算法简单,但效果出奇的好 ○ 缺点也是存在的,后面会进行讲解 ●... 1.1 为什么要学习k-近邻算法 k-近邻算法,也叫KNN算法,是一个非常适合入门的算法 拥有如下特性: ● 思想极度简单 ● 应用数学知识少(近乎为零) ● 对于各位开发者来说,很多不擅长数学,而KNN算法几乎用不到数学专业知识 ● 效果好 ○ 虽然算法简单,但效果出奇的好 ○ 缺点也是存在的,后面会进行讲解 ●...
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- 原来的预置算法功能我觉得挺好的,可惜即将下线了,想用现成的算法以后得去AI市场订阅了。 原来的预置算法功能我觉得挺好的,可惜即将下线了,想用现成的算法以后得去AI市场订阅了。
- 在模型训练和评估调整的过程中,我们往往会遇到“过拟合”或“欠拟合”的情况。如何有效地识别“过拟合”和“欠拟合”现象,并有针对性地进行模型调整,是不断改进训练模型的关键。特别是在实际项目中,采用多种方法、从多个角度降低“过拟合”和“欠拟合”的风险是算法工程师应当具备的领域知识。 在模型训练和评估调整的过程中,我们往往会遇到“过拟合”或“欠拟合”的情况。如何有效地识别“过拟合”和“欠拟合”现象,并有针对性地进行模型调整,是不断改进训练模型的关键。特别是在实际项目中,采用多种方法、从多个角度降低“过拟合”和“欠拟合”的风险是算法工程师应当具备的领域知识。
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