機器學習：你需要多少訓練數據？

摘自：PPTV課堂 作者爲Google 軟件工程師，美國西北大學電子信息工程博士，擅長大規模分佈式系統，編譯器和數據庫。 從谷歌的機器學習代碼中得知，目前需要一萬億個訓練樣本 訓練數據的特性和數量是決定一個模型性能好壞的最主要因素。一旦你對一個模型輸入比較全面的訓練數據，通常針對這些訓練數據，模型也會產生相應的結果。但是，問題是你需要多少訓練數據合適呢？這恰恰取決於你正在執行的任務、最終想通過模型

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