訓練集、測試集、驗證集與模型選擇
原文鏈接：http://www.javashuo.com/article/p-fqjxyhoo-he.html 在機器學習過程中，爲了找到泛化性能最好的那個函數，我們需要確定兩方面的參數：1、假設函數參數，也就是我們通常所說的ww等，這些參數被稱爲超參數，一般在模型訓練之前通過手工指定（當然也可以採用網格法等算法進行尋優）。確定模型超參數的過程稱爲模型選擇。 模型選擇 借用吳恩達機器學習課程中的一
相關文章
- 1. 模型選擇與訓練集、驗證集、測試集
- 2. 訓練集、測試集、驗證集與模型選擇
- 3. 模型選擇和訓練、驗證、測試集
- 4. 訓練集、驗證集和測試集
- 5. 驗證集，測試集，訓練集
- 6. 訓練集，驗證集，測試集
- 7. 訓練集，驗證集和測試集
- 8. 訓練集、驗證集、測試集
- 9. 訓練集、測試集、驗證集與交叉驗證
- 10. 機器學習系列（五）——訓練集、測試集、驗證集與模型選擇
- 更多相關文章...
- • Rust 集合與字符串 - RUST 教程
- • Scala Set(集合) - Scala教程
- • ☆技術問答集錦（13）Java Instrument原理
- • 委託模式
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 模型選擇與訓練集、驗證集、測試集
- 2. 訓練集、測試集、驗證集與模型選擇
- 3. 模型選擇和訓練、驗證、測試集
- 4. 訓練集、驗證集和測試集
- 5. 驗證集，測試集，訓練集
- 6. 訓練集，驗證集，測試集
- 7. 訓練集，驗證集和測試集
- 8. 訓練集、驗證集、測試集
- 9. 訓練集、測試集、驗證集與交叉驗證
- 10. 機器學習系列（五）——訓練集、測試集、驗證集與模型選擇