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【ML】机器学习任务攻略 4
2024-03-25 09:56:02
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18
【ML】机器学习任务攻略 4
1. 机器学习任务攻略
1.1 数据预处理
1.2 模型选择与调整
1.3. 交叉验证与评估
1.4. 正则化与避免过拟合
1.5. 优化算法与学习率调整
1.6. 特征选择与降维
1.7. 处理类别不平衡
1.8. 软件和硬件优化
1.9. 持续迭代与反馈
2.模型训练质量的判断标准
2.1 性能指标
2.2 交叉验证
2.3 过拟合与欠拟合
2.4 学习曲线
2.5 模型复杂度
2.6 数据质量
2.7 域外错误 (Out-of-Distribution Errors)
2.8 可解释性
2.9 实际应用效果
3. 过拟合处理方式和如何避免过拟合
3.1处理过拟合的方法:
3.2 避免过拟合的方式:
4. 机器学习模型如何优化的更好
5. Model Bias引发的模型退化问题
6. optimaization不够好是引起的
7. overfitting 为什么会出现
8. overfitting 过拟合修复方法:
8.1 数据增强 按照你自己的对问题的理解 定向增强。
8.2 方法2: 对MODEL做限制,比如,给比较少的参数,model共用参数等等
8.3 些许方法
原文地址:https://blog.csdn.net/Darlingqiang/article/details/136919474 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。 本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。 如若转载,请注明出处:https://www.suanlizi.com/kf/1772079966968745984.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系《酸梨子》网邮箱:1419361763@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
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