機器學習：你需要多少訓練數據？
機器學習：你需要多少訓練數據？ 作者為Google 軟件工程師，美國西北大學電子信息工程博士，擅長大規模分布式系統，編譯器和數據庫。 從谷歌的機器學習代碼中得知，目前需要一萬億個訓練樣本 訓練數據的特性和數量是決定一個模型性能好壞的最主要因素。一旦你對一個模型輸入比較全面的訓練數據 ...
原文：機器學習（深度學習）為什么需要訓練，訓練出來的模型具體又是什么？
很多新手在初學機器學習 深度學習中，會產生這樣的疑問 為什么要訓練模型，模型是什么，如何訓練...... 本人剛開始接觸時也產生過類似地疑問，現在為大家排解這些疑問。 機器學習中大概有如下步驟： 確定模型 訓練模型 使用模型。 模型簡單說可以理解為函數。 確定模型是說自己認為這些數據的特征符合哪個函數。 訓練模型就是用已有的數據，通過一些方法 最優化或者其他方法 確定函數的參數，參數確定后的函數就 ...
2018-08-28 10:40 2 5447 推薦指數：
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