06 2024 档案
摘要:清除标注错误的数据 监督学习问题的数据由输入\(x\)和输出标签 \(y\) 构成,如果观察一下的数据,并发现有些输出标签 \(y\) 是错的。的数据有些标签是错的,是否值得花时间去修正这些标签呢? 看看在猫分类问题中,图片是猫,\(y=1\);不是猫,\(y=0\)。所以假设看了一些数据样本,发现
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摘要:从一个例子开始讲吧。 假设正在调试猫分类器,然后取得了90%准确率,相当于10%错误,,开发集上做到这样,这离希望的目标还有很远。也许的队员看了一下算法分类出错的例子,注意到算法将一些狗分类为猫,看看这两只狗,它们看起来是有点像猫,至少乍一看是。所以也许的队友给一个建议,如何针对狗的图片优化算法。试
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摘要:如何改善模型的表现 学过正交化,如何设立开发集和测试集,用人类水平错误率来估计贝叶斯错误率以及如何估计可避免偏差和方差。现在把它们全部组合起来写成一套指导方针,如何提高学习算法性能的指导方针。 所以想要让一个监督学习算法达到实用,基本上希望或者假设可以完成两件事情。首先,的算法对训练集的拟合很好,这
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