机器学习训练过程中，可以作为参考的参数有哪些？

相关推荐 更多相似问题

• 机器学习训练过程中，可以作为参考的参数有哪些？ python机器学习深度学习

  2021-05-10 23:06
  回答 1 已采纳 数据集如何划分的，有没有随机抽取且独立同分布？分布情况大致如何。 然后评价结果可以借鉴下目标检测的mAP评价指标，计算精准率precision，召回率recall，精准度accuracy，然后根据这
• 哪些机器学习算法可以估计参数呢？ 机器学习算法

  2018-10-15 13:41
  回答 1 已采纳 机器学习算法都可以“估计参数”，机器学习无论什么算法，本质上都是通过估计参数渐进地提高算法的准确性。 如果你要问有哪些机器学习算法，那么常用的有支持向量机（估计参数是超平面的方程参数）、决策树（估计
• 有没有一些在java+cpu训练机器学习模型的方案？ java机器学习

  2021-05-11 14:23
  回答 1 已采纳 https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark
• 机器学习训练过程中常见问题

  2019-08-20 10:28
  辉映星空的博客 机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不⼀定更准确。这是为什么呢？ 因为存在着训练误差和...
• 高斯过程在机器学习中的应用与训练

  2018-07-14 23:11
  a1742326479的博客 本文我们将对高斯过程回归模型给出基本介绍，研究的重点在于理解随机过程的含义和如何用它去定义一个分布函数，同时提出了一个简单的方程，它可以结合训练数据并应用边缘概率密度来学习超参数。本文阐述了高斯过程的...
• 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些？

  2017-05-19 10:50
  sallyyoung_sh的博客 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些？ 本文作者：qqfly 编辑：贾智龙 2017-05-16 15:48 导语：给《机器视觉与应用》课程出大作业的时候，正好涉及到这方面内容，所以简单整理了一下（参考 ...
• 机器学习：划分训练集与测试集 pythonsklearn有问必答机器学习

  2021-05-20 14:38
  回答 2 已采纳 pd.set_option("max_columns", 5) 设置显示最大列数就行
• 关于机器学习模型调参的正确步骤是怎样的？ 人工智能数据挖掘机器学习深度学习

  2019-09-11 08:50
  回答 2 已采纳 ``` # 1. # 交叉验证进行最优模型选择 from sklearn.model_selection import cross_val_score model = RandomFore
• 机器学习中，能不能对多个目标进行预测？ 数据挖掘机器学习深度学习

  2019-04-28 20:32
  回答 2 已采纳 可以进行多目标，比如在回归问题中，决策树和神经网络就可以同时预测多个目标值。 可以参考论文，A survey on multi‐output regression
• 机器学习算法在训练过程中保存参数

  2016-11-07 10:20
  ldy944758217的博客 用到python里的gzip以及cPickle模块，简单的使用代码如下，如果想详细了解可以参考上面给出的链接。 [python] view plain copy #以读取mnist.pkl.gz为例 import cPickle, gzip f = gzip.open...
• 自动化机器学习（一）超参数自动优化技术

  2020-08-20 15:05
  Font Tian的博客 文章目录技术介绍核心技术栈项目选择数据基础模型Hyperopt实现数据读取使用lightgbm中的cv方法定义参数空间展示结果贝叶斯优化原理使用...在机器学习中，模型本身的参数是可以通过训练数据来获取的，这些参数属于算法
• 机器学习1-机器学习中建模过程

  2018-05-30 09:00
  Zero-One-0101的博客 机器学习中建模过程 数据处理 特征工程 模型选择 寻找最佳超参数 模型分析与模型融合 1.数据处理 1.1机器学习中使用的数据的原则 属性的值和属性的名称应该具有实际的意义。 去除属性中相关度高的属性 ...
• 机器学习中怎么使用保存的模型进行预测 python数据挖掘机器学习深度学习神经网络

  2019-09-02 17:37
  回答 1 已采纳 分割数据集到训练集和测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y) 你加载模型直接预测 不需要对数据进行再
• 机器学习，训练时数据集分段了 python机器学习神经网络

  2021-04-28 11:04
  回答 1 已采纳 你为什么不一次性把数据读进去，随机选取样本进行训练，设置每个batch128或者多少个数据输入，进行训练，这样得到的曲线就是一个有上下波动的曲线，而不是个折线
• 为何每次训练出来的准确率有差异？ tensorflow人工智能机器学习深度学习神经网络

  2019-07-31 01:03
  回答 1 已采纳 一点点差异很正常，因为你的参数都是随机化的。
• DeepLearning tutorial（2）机器学习算法在训练过程中保存参数

  2015-01-26 23:45
  wepon_的博客 DeepLearning tutorial（2）机器学习算法在训练过程中保存参数 @author：wepon @blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43169019 参考：pickle — Python object serialization、Deep...
• 如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型？

  2018-03-13 00:00
  nkwshuyi的博客 利用Python机器学习框架scikit-learn，我们自己做一个分类模型，对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。（由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要，请点击...
• 什么是机器学习中的正则化（Regularization）

  2019-06-09 10:40
  喜欢打酱油的老鸟的博客 Regularization：在现有Features不变情况下，降低部分不重要...这个方法有助于有很多Features且每个Features都有贡献的Neural Network避免Overfitting。 Regularization不是新鲜的词，我这里主要记录其在神经...
• 机器学习特征重要程度问题 python人工智能机器学习

  2020-12-22 17:33
  回答 10 已采纳 就是特征值这两个类的占比。比如特征值等于1 ，a类占比多少，b类占比多少 。这两个占比区分度越大，对目标值越有可能高权值
• 机器学习中训练集、验证集和测试集的作用

  2018-06-12 19:49
  Data_IT_Farmer的博客 通常，在训练有监督的机器学习模型的时候，会将数据划分为训练集、验证集和测试集，划分比例一般为0.6 : 0.2 : 0.2。对原始数据进行三个集合的划分，是为了能够选出效果（可以理解为准确率）最好的、泛化能力最佳的...
• 没有解决我的问题, 去提问