原文:第二章——機器學習項目完整案例(End-to-End Machine Learning Project)

本章通過一個例子,介紹機器學習的整個流程。 . 使用真實數據集練手 Working with Real Data 國外一些獲取數據的網站: Popular open data repositories: UC Irvine Machine Learning Repository Kaggle datasets Amazon s AWS datasets Meta portals they list ...

2018-03-22 20:23 0 2132 推薦指數:

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機器學習中什么是端到端的學習end-to-end learning)?

相對於深度學習,傳統機器學習的流程往往由多個獨立的模塊組成,比如在一個典型的自然語言處理(Natural Language Processing)問題中,包括分詞、詞性標注、句法分析、語義分析等多個獨立步驟,每個步驟是一個獨立的任務,其結果的好壞會影響到下一步驟,從而影響整個訓練的結果,這是非端 ...

Sat May 25 02:49:00 CST 2019 0 1497
深度學習的“ 端到端模型“(end-to-end learning

  相對於深度學習,傳統機器學習的流程往往由多個獨立的模塊組成,比如在一個典型的自然語言處理(Natural Language Processing)問題中,包括分詞、詞性標注、句法分析、語義分析等多個獨立步驟,每個步驟是一個獨立的任務,其結果的好壞會影響到下一步驟,從而影響整個訓練的結果,這是 ...

Mon Feb 24 22:57:00 CST 2020 0 1300
機器學習總結之第二章模型評估與選擇

2.1經驗誤差與過擬合 錯誤率 = a個樣本分類錯誤/m個樣本 精度 = 1 - 錯誤率 誤差:學習器實際預測輸出與樣本的真是輸出之間的差異。 訓練誤差:即經驗誤差。學習器在訓練集上的誤差。 泛化誤差:學習器在新樣本上的誤差。 過擬合:學習器把訓練樣本學的”太好”,把不太一般 ...

Sat Dec 10 05:11:00 CST 2016 0 13028
機器學習總結之第二章模型評估與選擇

【第2 模型評估與選擇】 〖一、知識點歸納〗 一、經驗誤差與過擬合 【分類】:對是離散值的結果進行預測。 【回歸】:對是連續值的結果進行預測。 分類和回歸屬於監督學習。 【錯誤率】:分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例。 eg:m個樣本中有 ...

Sun Mar 25 20:55:00 CST 2018 0 3085
機器學習Machine Learning】資料大全

  昨天總結了深度學習的資料,今天把機器學習的資料也總結一下(友情提示:有些網站需要"科學上網"^_^)   推薦幾本好書: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ...

Fri May 13 18:29:00 CST 2016 5 12150
Machine Learning機器學習の特征

繪制了一張導圖,有不對的地方歡迎指正: 下載地址 機器學習中,特征是很關鍵的.其中包括,特征的提取和特征的選擇.他們是降維的兩種方法,但又有所不同: 特征抽取(Feature Extraction):Creatting a subset of new features ...

Tue Jun 09 20:12:00 CST 2015 0 4298
機器學習(Machine Learning)&深度學習(Deep Learning)資料

機器學習(Machine Learning)&深度學習(Deep Learning)資料(Chapter 1) 《Brief History of Machine Learning》 介紹:這是一篇介紹機器學習歷史的文章,介紹很全面,從感知機、神經網絡、決策樹、SVM ...

Fri Sep 08 00:48:00 CST 2017 1 971
 
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