Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering
原文:http://martin.zinkevich.org/rules_of_ml/rules_of_ml.pdf?spm=ata.13261165.0.0.7594afebxIR7HS&file=rules_of_ml.pdf
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在機器學習中,開發模型時總需要調節模型的參數,比如改變權重、選擇層數或每層的大小,這個調節過程需要在訓練的模型上通過驗證集數據的表現來提供一個反饋信號,去修改網絡模型及參數。這就是驗證集的作用,這也會造成驗證集的信息泄露,反饋的越
本文圖片摘自https://www.zhihu.com/question/35486862中景略集智的回答。 分類策略:基於標籤的order of correlations first-order strategy:逐一考察單個標記而忽略