在做例如多项式线性回归的任务中，通过画出不同数据量情况下训练集和验证集的标准误差来看其变化情况，一般来说最后都趋近于一个值，比如是1或1.5（当然可以通过比较两者标准差大小来判断谁更优），但是如何界定这个标准差是大还是小，也就是说我怎么判断1就是最佳，如下图
有的例子里面y轴表示的是accuracy，那么准确性又如何定义，如下图
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ty94666 2022-01-11 16:47关注你给的图是纵轴是，RMSE，也就是评价loss的一种，希望是越低越好。需要在验证集上达到最低值的时候取得的参数形成的function
按你的描述肯定是趋近于1的时候好
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- 2019-09-05 11:16回答 1 已采纳 在吴恩达的机器学习教学中说过，归一化后-0.3到0.3的数据是极好的。肉眼看是没什么区分度，但是当你的数据特征维度稍大一些，比如十维，二十维，三十维，那么在对应的维度空间里，样本和样本之间的距离还是很
- 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。
- 2022-10-29 09:51回答 2 已采纳 这种情况可能和你使用的学习率有关，你可能用的是等间隔调整学习率 torch.optim.lr_scheduler.StepLR( ) 或 多步长衰减学习率 torch.optim.lr_schedul
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- 2022-02-05 22:20回答 1 已采纳 第一个问题： 根据soft voting和hard voting的定义来看，soft是将所有模型预测样本为某一类别的概率的平均值作为标准，概率最高的对应的类型为最终的预测结果；而hard
- 2022-04-10 18:06回答 1 已采纳 这个要看你的代码了，首先确认下你的测试集数据以及测试代码正确，其次就是看你是一把epoch或者batch size计算一次还是多次epoch/batch size计算，这个也是有区别的
- 2021-02-08 23:17回答 1 已采纳 有二个地方要改一下， kernel_size[0],kernel_size[1]->kernel_size，要以元组形式参数传入. 运行的片断，准确率在98%左右： Epoch 3/1
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- 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。
- 2022-09-30 18:14回答 5 已采纳 首先，手写识别的关键是特征描述，如果这一步没有做好，用什么方法，怎么调参，也不会有好的结果。将图像像素值直接作为输入向量，原则上是不适当的。推荐实现方法如下：（1）首先，样本均匀，标准化，归一化，这些
- 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
- 2021-06-01 00:52生信宝典的博客 前面无论是用全部变量还是筛选出的特征变量、无论如何十折交叉验证调参，获得的模型应用于测试集时虽然预测准确率能在90%以上，但与不基于任何信息的随机猜测相比，这个模型都是统计不显著的 （这一...
- 2023-04-12 16:43回答 1 已采纳 该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：在BERT模型的微调中，通常会使用验证集(val)来进行模型的参数调整和超参数调整。在验证集上，我们可以通过计算模型的准确率(eva
- 2022-01-03 13:54GoAI的博客 本篇主要介绍机器学习主要概念，包括不限于标签、特征、样本、训练、模型、回归模型、分类模型、泛化、过拟合、预测、平稳性、训练集、验证集、测试集。
- 2022-01-11 05:11虚幻私塾的博客 终于考上人工智能的研究僧啦，不知道机器学习和深度学习有啥区别，感觉一切都是深度学习 挖槽，听说学长已经调了10个月的参数准备发有2000亿参数的T9开天霹雳模型，我要调参发T10准备拿个Best Paper 现在搞传统...
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