特征

  • 麻省理工机器学习导论课程 | 特征选择

    麻省理工机器学习导论课程讲解了特征选择在机器学习中的重要性。特征选择是将数据转化为有用形式的过程,并且可以影响分类器的性能和解释性。视频介绍了线性分类器和特征编码的概念,并讨论了如何选择好的特征。此外,视频还介绍了k折交叉验证的方法来评估模型的性能。对于非线性边界的处理,视频提到了多项式基和可变形边界的概念。最后,视频提到了过拟合和数据清洗的问题。 机器学习…

    2024年3月15日
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Sora改变AI认知方式,开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途。