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考虑如下训练样本集
VGG16怎么选择
训练样本
答:
(1)准备
训练样本
集合;包括正样本集和负样本集;根据机器学习的基础知识我们知道,要利用机器学习算法进行
样本训练
,从而得到一个性能优良的分类器,训练样本应该是无限多的,而且训练样本应该覆盖实际应用过程中可能发生的各种...
技巧-
训练集
与测试集划分方法
答:
1、留出法 (hold-out) : 一部分为
训练集
,一部分为测试集。 尽量保证数据分布的一致性,划分比例可以是 2:1 或 4:1 对应函数:train_test_split(X,Y,test_size)2、交叉验证法 (k-fold cross validation...
BP神经网络的
训练集
需要大
样本
吗?一般样本个数为多少?
答:
学习神经网络这段时间,有一个疑问,BP神经网络中
训练
的次数指的网络的迭代次数,如果有a个
样本
,每个
样本训练
次数n,则网络一共迭代an次,在n>>a 情况下 , 网络在不停的调整权值,减小误差,跟样本数似乎关系不大。而且,a大了的话训练...
RandomForest随机森林算法
答:
假设训练集中n个
样本
,每个样本有d个特征,需要训练一个包含T棵数的随机森林,具体的算法流程
如下
所示: 1、对于T棵决策树,分别重复
如下
操作:a、使用Bootstrap抽样,从
训练集
D获得大小为n的训练集D; b、从d个特征中随机选取m(m 2、如...
测试集验证集和
训练集
的作用
答:
训练集
:用于模型拟合的数据
样本
,即用于训练的样本集合,主要用来训练神经网络中的参数。验证集:模型训练过程中单独留出的样本集,它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。测试集:用来评估模最终模型的泛化...
textcnn多标签
训练集样本
量应该是多少
答:
1个标签10个
样本
。在TextCNN模型中,多标签
训练集
的样本量应该是相对较大的。正常情况下,每个标签至少需要10个以上的样本。此外,为了保证模型的泛化性能,建议在训练集中使用足够的样本量,以便模型可以充分学习到数据中的...
训练集
、验证集、测试集(交叉验证)
答:
模型参数分为 训练参数 和 超参数 ,其中前者是在
训练集
上训练得到的,而后者是在训练之前由用户指定的,比如学习率、迭代次数等。 机器学习中,
样本集
通常会被分为 训练集、 验证集 和 测试集 ,其中训练集和测试集是必须有的。 对于...
训练集
和测试集
答:
在无监督学习中,数据集的特征是不知道的,没有任何
训练样本
。监督学习 的特点是
训练集
已给出,通过已有的训练样本(即已知数据以及对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价...
解释
样本
+属性+属性值+
训练
数据集+测试数据集的基本概念?
答:
训练
数据集是指用于训练机器学习模型的数据集,在训练过程中,机器学习算法会根据训练数据集学习到模型的参数,使得模型能够在新的
样本
上进行预测。测试数据集是指用于评估机器学习模型性能的数据集,在训练完成后,通常会使用...
下面哪一项用决策树法
训练
大量数据集最节约时间
答:
减少数的深度用决策树法
训练
大量数据集最节约时间。决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较,从而获得最优方案的风险型决策方法。图论中的树是连通且无回路的有向图,入度为0的点称为树根,出...
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其他人还搜
需要估计样本量主要是基于如下考虑
怎样生成增加训练样本
研究样本的选择需要考虑
样本的选取应考虑哪些方面
确定样本含量应从哪几个方面考虑
由样本推断总体样本应该是
确保样本的代表性需要考虑
什么是训练样本
小样本训练