機器學習 | 就愛喝咖啡
![機器學習](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
此驗證方式其實概念上來說和LOOCV很像,只是我們取測試集的方式,是先把所以有資料分成k等份,之後輪流把其中1份當作測試集,然後剩下的k-1份當作訓練集,這樣的方法, ...
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到目前為止我們讓機器學習和驗證的方式都一樣,都是按照特定比例,然後隨機抽取一些資料當作我們的測試集,而剩下的就是我們的訓練集。然而我們可以發現一些問題,假設我們今天想要讓機器學習分辨貓跟狗,但是我們今天很不幸的,剛好隨機抽樣,拿去訓練的都是狗的圖片,拿去測試的都是貓的圖片,我們就會看到我們的錯誤率會非常大。假想一下,你這輩子只看過狗,有一天一隻貓出現在你家,你會覺得他是貓嗎?
所以針對這樣的問題,我們偉大的科學家想出了很多方式來驗證我們的資料。其中最主要的幾種交叉驗證法(Cross-Validation)有
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交叉驗證 | 就愛喝咖啡
Day3:交叉驗證法(Cross | 就愛喝咖啡
2021年9月13日 — 在開始運用之前,先來了解幾個機器學習上常用的概念。 首先是交叉驗證法(Cross-validation),主要是將大集合的事情切割成很多子集合,接著一部份的子 ... Read More
[Day 25] 交叉驗證Cross | 就愛喝咖啡
今日學習目標. 常見的交叉驗證方法. K-fold; Leave one out cross validation; Random Subsampling; Bootstrap. 前言. 為了避免模型訓練發生過度擬合,通常我們還會從 ... Read More
[Day 11] 驗證(Validation) | 就愛喝咖啡
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我們應該何時停止ML模型的訓練? 利用驗證資料集 ... | 就愛喝咖啡
利用驗證資料集, 測試資料集, 交叉驗證(cross-validation) 評估模型訓練結果的好壞 ... 這邊需要先知道 example 、 label 、 features 的概念。介紹可參考:【Day ... Read More
交叉驗證 | 就愛喝咖啡
交叉验证,有時亦稱循環估計, 是一種統計學上將数据樣本切割成較小子集的實用方法。於是可以先在一個子集上做分析,而其它子集則用來做後續對此分析的確認及驗證。 Read More
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【機器學習】交叉驗證Cross | 就愛喝咖啡
2019年8月7日 — 一般來說我們在做機器學習( Machine Learning ) 的時候,我們會習慣將資料集( Dataset ) 切割( Splits ) 成訓練集( Training Set ) 跟驗證集( ... Read More
[深度概念]·K | 就愛喝咖啡
[深度概念]·K-Fold 交叉验证(Cross-Validation)的理解与应用个人主页-->http://www.yansongsong.cn/ 欢迎大家关注小宋公众号《极简AI》带你学深度学习:基于深度学习的 ... Read More
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