数据拆分

  • 斯坦福CS229 | 数据拆分、模型和交叉验证

    斯坦福CS229介绍了数据拆分、模型选择和交叉验证的概念。讨论了偏差和方差的重要性,以及如何使用算法来优化性能。还介绍了特征选择和模型搜索的方法,包括前向搜索和后向搜索。通过示例演示了如何选择最佳特征子集以提高算法性能。视频还提到了K折交叉验证和留一交叉验证的方法,以及如何避免过拟合和优化模型选择。最后,提到了下周将讨论决策树和神经网络的内容。 偏差和方差的…

    2024年4月8日
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