《Machine Learning》第七講 Precision and Recall
1. 設計流程 在設計一個機器學習算法時，設計流程如下： 首先從一個簡單的算法開始，然後儘快地去實現這個算法並在驗證集中去測試，最後再收集測試結果； 第二步是根據前面學習到的模型，繪製學習曲線圖，再分析曲線圖來決策是過擬合的問題還是欠擬合的問題； 第三步則是誤差分析，人工的來檢測你的學習算法在驗證集中出現錯誤的樣本，看看能不能發現某些系統性的
相關文章
- 1. precision and recall
- 2. Precision-Recall
- 3. Coursera Machine Learning Week 6 - Advice for Applying Machine Learning
- 4. Recall（召回率）and Precision（精確率）
- 5. mAP precision recall
- 6. Precision, Recall,IoU
- 7. machine learning 第七週 總結
- 8. Precision和Recall
- 9. Machine Learning 05 - Model Evaluation and Analysis
- 10. Precision&&Recall&&F1
- 更多相關文章...
- • Docker Machine - Docker教程
- • SQL AND & OR 運算符 - SQL 教程
- • RxJava操作符（七）Conditional and Boolean
- • Docker容器實戰(七) - 容器眼光下的文件系統
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. precision and recall
- 2. Precision-Recall
- 3. Coursera Machine Learning Week 6 - Advice for Applying Machine Learning
- 4. Recall（召回率）and Precision（精確率）
- 5. mAP precision recall
- 6. Precision, Recall,IoU
- 7. machine learning 第七週 總結
- 8. Precision和Recall
- 9. Machine Learning 05 - Model Evaluation and Analysis
- 10. Precision&&Recall&&F1