乾貨 ：一文解讀合成數據在機器學習技術下的表現

作者：Eric Le Fort；翻譯：蔣雨暢；校對：盧苗苗 本文約3200字，建議閱讀12分鐘。 本文將通過介紹兩個分佈模型，並運用它們到合成數據過程中，來分析合成數據在不同機器學習技術下的表現。 想法   相比於數量有限的「有機」數據，我將分析、測評合成數據是否能實現改進。   動機   我對合成數據的有效性持懷疑態度——預測模型只能與用於訓練數據的數據集一樣好。這種懷疑論點燃了我內心的想法，即

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