課程介紹
本課程主要講解經驗誤差與過擬合問題，學習器的評估方法(留出法，交叉驗證法，自助法，調參與終模型)，性能度量（錯誤率與精度，查準率和查全率，ROC與AUV，代價敏感錯誤率與代價曲線），比較檢驗（假設檢驗，交叉t檢驗，其他檢驗），偏差與反差等知識點。
課程收益
本課程需要掌握經驗誤差與過擬合問題，學習器的評估方法(留出法，交叉驗證法，自助法，調參與最終模型)，性能度量（錯誤率與精度，查準率和查全率，ROC與AUV，代價敏感錯誤率與代價曲線），比較檢驗（假設檢驗，交叉t檢驗，其他檢驗），偏差與反差等知識點。
講師介紹
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樂川科技有限公司CEO，人工智能培訓講師，專業從事機器學習與深度學習培訓。參與多個人工智能領域項目，專注於機器學習與計算機視覺領域，長期參與無人駕駛汽車項目，專注研究無人駕駛領域的目標識別與跟蹤，善於人臉識別、物體識別、軌跡跟蹤、點雲識別分析等方向的新算法。
課程大綱
第1章:經驗誤差與過擬合問題
1.經驗誤差與過擬合問題 9:10
第2章:學習器的評估方法
1.留出法 4:35
2.交叉驗證法 5:58
3.自助法 4:10
4.調參與最終模型 4:14
第3章:性能度量
1.錯誤率與精度 3:23
2.查準率和查全率 10:17
3.ROC與AUV 7:44
4.代價敏感錯誤率與代價曲線 5:41
第4章:比較檢驗
1.假設檢驗 9:19
2.交叉t檢驗，其他檢驗 5:03
第5章:偏差與方差
1.偏差與方差 4:00
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