摘要: “没有测量,就没有科学。”这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学特别是机器学习领域中,对模型的评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法,才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题,迭代地对模型进行优化。模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。针对分类、排序、回归、 序列预测等不同类型的 阅读全文
posted @ 2021-07-21 21:14 图神经网络 阅读(680) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 引入 俗话说,“巧妇难为无米之炊”。在机器学习中,数据和特征便是“米”,模型和算法则是“巧妇”。没有充足的数据、合适的特征,再强大的模型结构也无法得到满意的输出。 特征工程,顾名思义,是对原始数据进行一系列工程处理,将其提炼为特征,作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲,特征工程是一个表示和展现 阅读全文
posted @ 2021-07-21 16:28 图神经网络 阅读(482) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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