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摘要： ###基础概念 超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，在机器学习过程中需要对超参数进行优化，给学习器选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。比如，树的数量或树的深度，学习率（多种模式）以及k均值聚类中的簇数等都是超参数。 与超参数区别的概念是参数，它是 阅读全文

摘要： 相信所有人刚开始应用机器学习时，都会被两个术语混淆。 计算机学科里有太多的术语，而且许多术语的使用并不一致。哪怕是相同的术语，不同学科的人理解一定有所不同。 比如说：“模型参数（model parameter）”和“模型超参数（model Hyperparameter）”。 对于初学者来说，这些没有 阅读全文

摘要： 头图 | 下载于视觉中国 数据、算法、算力是人工智能发展的三要素。数据决定了Ai模型学习的上限，数据规模越大、质量越高，模型就能够拥有更好的泛化能力。 然而在实际工程中，经常有数据量太少(相对模型而言)、样本不均衡、很难覆盖全部的场景等问题，解决这类问题的一个有效途径是通过数据增强（Data Aug 阅读全文

摘要： These are the Easiest Data Augmentation Techniques in Natural Language Processing you can think of — and they work. 作者 | Jason Wei 翻译 | AI小山 校对 | 酱番梨 阅读全文