文章從模型評估的基本概念開始，分別介紹了常見的分類模型的評估指標和回歸模型的評估指標以及這些指標的局限性。部分知識點舉例加以闡述，以便加深理解。思維導圖如下： 1 基本概念 模型評估用來評測模型的好壞。 模型在訓練集上的誤差通常稱為 訓練誤差 或 經驗誤差，而在新 ...

一直以來，App 進程保活都是各大廠商，特別是頭部應用開發商永恆的追求。 畢竟App 進程死了，就什么也干不了了；一旦 App 進程死亡，那就再也無法在用戶的手機上開展任何業務，所有的商業模型在用戶側都沒有立足之地了。 早期的 Android 系統不完善，導致 App 側有很多空子可以鑽 ...

在sklearn當中，可以在三個地方進行模型的評估 1：各個模型的均有提供的score方法來進行評估。 這種方法對於每一種學習器來說都是根據學習器本身的特點定制的，不可改變，這種方法比較簡單。這種方法受模型的影響， 2：用交叉驗證cross_val_score，或者參數調試 ...

摘要：農歷新年將至，聽說華為雲 AI 又將開啟智能對對聯迎接牛氣沖天，讓我們拭目以待！作為資深 Copy 攻城獅，想要自己實現一個對對聯的模型，是不能可能完成的任務，因此我搜羅了不少前人的實踐案例，今天想和大家分享的是 和鯨社區的 rua年糕 貢獻的項目-AI 對聯，基於 ModelArts ...

介紹 “所有模型都是壞的，但有些模型是有用的”。我們建立模型之后，接下來就要去評估模型，確定這個模型是否‘有用’。當你費盡全力去建立完模型后，你會發現僅僅就是一些單個的數值或單個的曲線去告訴你你的模型到底是否能夠派上用場。 在實際情況 ...

前言 近年來，各大公司都青睞於在企業內部搭建大規模的設備集群，方便它們開展各種自動化測試實踐。並且，這些設備集群的形態不一，有的僅僅是搭建在普通的機架上面，有的是搭建在專業的設備機櫃上面。 (圖 ...

性能的測量 性能只有在你決定測量性能的時候性能才是重要的。但一些人發現在測量性能的時候，很難確定需要測量哪個度量值，而且就算他們手頭上有了這些信息之后也不知道該怎么辦。結果導致了很多人開始竭盡全力地 ...

一. 模型泛化能力 模型泛化能力 指模型對於未知數據的預測能力， 是模型最重要的性質，泛化誤差越小，模型預測效果越好； 利用最小化訓練誤差來訓練模型，但是真正關心的是測試誤差。因此通過測試誤差來評估模型的泛化能力。 訓練誤差是模型在訓練集的平均損失，其大小雖然有 ...