導語 提升一個模型的表現有時很困難。如果你們曾經糾結於相似的問題，那我相信你們中很多人會同意我的看法。你會嘗試所有曾學習過的策略和算法，但模型正確率並沒有改善。你會覺得無助和困頓，這是 90% 的數據科學家開始放棄的時候。 不過，這才是考驗真本領的時候!這也是普通的數據科學家跟大師級數據科學家 ...

1. 增加更多數據 持有更多的數據永遠是個好主意。相比於去依賴假設和弱相關，更多的數據允許數據進行“自我表達”。數據越多，模型越好，正確率越高。 我明白，有時無法獲得更多數據。比如，在數據科學競賽中，訓練集的數據量是無法增加的。但對於企業項目，我建議，如果可能的話，去索取更多數據。這會減少 ...

組合分類方法簡介 基本思想：組合分類把k個學習得到的模型（或基分類器）M1，M2，···，Mk組合在一起，旨在創建一個改進的復合分類器模型M*。使用給定的數據集D創建k個訓練集D1，D2，···，Dk，其中Di用於創建分類器Mi。現在給定一個待分類的新數據元組，每個基分類器通過返回類預測 ...

怎么讓深度學習模型獲得更好的效果？這個是一直有人問我的問題，或者可以這么問？ 我怎么提高正確率？或者為什么我的深度神經網絡效果這么差？我經常這樣回復“”我給不出確切的答案，但是我能給你一些建議“” 下面我將列一些我認為會對提升學習效果有效的一些建議。我將這些想法mark到下面，這些想法不僅僅對 ...

混淆矩陣是一種用於性能評估的方便工具，它是一個方陣，里面的列和行存放的是樣本的實際類vs預測類的數量。 P =陽性，N =陰性：指的是預測結果。 T=真，F=假：表示 實際結果與預測結果是否一 ...

注：本文是人工智能研究網的學習筆記 准確率 accuracy_score：函數計算分類准確率，返回被正確分類的樣本比例（default）或者是數量（normalize=False） 在多標簽分類問題中，該函數返回子集的准確率，對於一個給定的多標簽樣本，如果預測得到的標簽集合與該樣本 ...

本文簡單介紹模型訓練時候，使用准確率求解過程，不涉及精確率和召回率計算， 本文給出簡要計算方法與代碼。 計算方法： 使用top1計算為例(以下以2個batch，3個num_classes舉列)： 網絡預測結果形式：pred=[b,num_classes] ，如pred ...

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