Fork me on GitHub
摘要: 在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择。当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同。 每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的,这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集。这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率( accuracy )、精确率( 阅读全文
posted @ 2018-11-03 18:19 郭耀华 阅读(15653) 评论(2) 推荐(10) 编辑