机器学习中的估计集是什么？估计集和其他样本集的关系是什么？各位求解答！
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会飞的瓶子 2023-02-09 09:51关注估计集是机器学习中用来估计模型参数的样本集，其中每个样本都有一个与之相关联的标签。估计集与其他样本集的关系是，估计集用来估计模型参数，而其他样本集用来测试模型的性能好坏。
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- 2023-02-08 21:05回答 3 已采纳 估计集是机器学习中用来估计模型参数的样本集，其中每个样本都有一个与之相关联的标签。估计集与其他样本集的关系是，估计集用来估计模型参数，而其他样本集用来测试模型的性能好坏。
- 2022-11-11 15:51回答 4 已采纳 机器学习的一般分类为:监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。很多东西可以cv出来，但是业务不一样，怎么整合你的业务，就是技术问题了。
- 2021-01-22 09:58回答 4 已采纳 一个图片通过神经网络推理得到特征图谱（feature map），相当于对图片的浓缩，那么特征图谱中的一个位置反向映射回原图，在原图中对应的是一片区域，这片区域就是其对应的感受野了
- 2023-05-29 17:19机器学习及与智能数据处理Python使用朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类中的垃圾短信数据集。 朴素贝叶斯算法 输入：样本集合D=｛(x_1,y_1),(x_2,y_2)~(x_m,y_m); 待预测样本x; 样本标记的所有可能取值｛c_1,c_...
- 2022-02-07 01:05回答 1 已采纳 直接加载模型然后对新数据集进行预测啊，结果就是0或者1，然后把结果按照之前训练的数据集格式写入一个新的csv，这就是相当于打上标签了，但是这个标签不一定是全部对的，除非你能保证你的模型推理结果一定是正
- 2022-02-04 17:06回答 1 已采纳 推断是根据已知随机变量求未知随机变量条件分布的过程，例如我从一段语音推断对应的文字。预测是推断的一种，其已知变量、未知变量具有因果关系，分类、回归都属于预测问题。
- 2023-02-08 22:55回答 4 已采纳 已知样本和未知样本是机器学习中的重要概念。该回答引用ChatGPT已知样本是指我们在训练模型时使用的数据，也称为训练数据。在机器学习中，通过分析已知样本，来构建和训练模型，从而实现对未知样本的预测和分
- 2023-08-30 18:39本数据集包含《机器学习技术》专栏的所有数据。详情可阅读专栏，地址https://blog.csdn.net/tianhai12/category_12363170.html 包含1960年至2010年年份以及全球温度和二氧化碳排放量的数据， 大样本犯罪信息， 400名...
- 2022-10-20 01:39回答 1 已采纳 问题是不一定有未知的数据去让你当预测集 所以才把原始数据划分为测试集与训练集 预测出来后与测试集进行对比看预测效果
- 2022-10-08 10:42回答 1 已采纳 机器学习是一个更大的概念，只要数据能够根据输入进行调整都叫机器学习而深度学习是一个算法它们的关系类似“时间管理”和“番茄工作法”，“番茄工作法”是时间管理的其中一种方法深度学习是机器学习的一种实现手段
- 2021-11-09 09:59回答 1 已采纳 from sklearn.model_selection import train_test_split train_set, test_set = train_test_split(housing,
- 2021-04-12 17:30GoAI的博客 机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
- 2023-02-14 23:33回答 3 已采纳 数据清洗，用正则匹配清洗掉就行了。或者读数据时用a.startswith('>Negative')判断下。
- 2021-12-08 23:12hustlei的博客 机器学习按照学习任务可以分为回归、分类、聚类、降维、密度估计、排序、优化。 机器学习按照学习方式可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。 机器学习按照模型可以分为几何模型、逻辑模型、网络...
- 2023-04-02 16:12进击的Matrix的博客 机器学习是什么 机器学习是更广泛的人工智能领域的一个分支，它利用统计模型来进行预测。它通常被描述为预测建模或预测分析的一种形式，传统上，它被定义为计算机在没有明确编程的情况下学习的能力。
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