【機器學習】k-fold cross validation（k-摺疊交叉驗證）
交叉驗證的目的：在實際訓練中，模型一般對訓練數據好，可是對訓練數據以外的數據擬合程度差。用於評價模型的泛化能力，從而進行模型選擇。函數 交叉驗證的基本思想：把在某種意義下將原始數據(dataset)進行分組,一部分作爲訓練集(train set),另外一部分作爲驗證集(validation set or test set),首先用訓練集對模型進行訓練,再利用驗證集來測試模型的泛化偏差。另外，現實中
相關文章
- 1. 【機器學習】k-fold cross validation（k-摺疊交叉驗證）
- 2. 【機器學習】k-折交叉驗證（k-fold cross-validation）
- 3. K- 折交叉驗證 (k-fold cross validation)
- 4. 【機器學習】交叉驗證和K-折交叉驗證cross-validation and k-fold cross-validation
- 5. 機器學習爲何須要交叉驗證？怎麼使用k-fold cross validation（k-摺疊交叉驗證）
- 6. 學習筆記3：k折交叉驗證（k-fold cross validation）
- 7. 【機器學習】交叉驗證（cross-validation）
- 8. 模式識別之K折交叉驗證法（k-fold cross validation）
- 9. Cross Validation交叉驗證
- 10. S折交叉驗證(S-fold cross validation)
- 更多相關文章...
- • XML 驗證器 - XML 教程
- • XML 驗證 - XML 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 【機器學習】k-fold cross validation（k-摺疊交叉驗證）
- 2. 【機器學習】k-折交叉驗證（k-fold cross-validation）
- 3. K- 折交叉驗證 (k-fold cross validation)
- 4. 【機器學習】交叉驗證和K-折交叉驗證cross-validation and k-fold cross-validation
- 5. 機器學習爲何須要交叉驗證？怎麼使用k-fold cross validation（k-摺疊交叉驗證）
- 6. 學習筆記3：k折交叉驗證（k-fold cross validation）
- 7. 【機器學習】交叉驗證（cross-validation）
- 8. 模式識別之K折交叉驗證法（k-fold cross validation）
- 9. Cross Validation交叉驗證
- 10. S折交叉驗證(S-fold cross validation)