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Stanford机器学习笔记-7. Machine Learning System Design 繁体
2016年04月18 - Machine Learning System Design Content Machine Learning System Design . Prioritizing What to Work On nbsp . Error Analysis . Error Metrics for Skewed Classed nbsp . . Precision Recall nbsp . . Tradin

Stanford机器学习笔记】9-Machine Learning System Design 繁体
2016年05月08 - 这一节主要讲如何构建一个机器学习系统以及其中可能遇到的问题。 . Building a Spam Classifier . Prioritizing What to Work On 创建一个垃圾邮件分类系统: 构建一个垃圾邮件的常用词字典 通过与字典中的词比较构建特征向量 构建分类器进行训练得到最优分类模型 如何优化分类模型,常用的方法: . Error Analysis 当构建一个机器学习应用

Stanford 机器学习笔记 Week6 Machine Learning System Design 繁体
2016年03月05 - Building a Spam ClassifierPrioritizing What to Work On本节将会设计一个垃圾邮件分类器,具体方法是这样的:首先设定一些经常在垃圾邮件中出现的单词,比

机器学习(十六) - Machine Learning System Design 繁体
2017年07月27 - Building a Spam ClassifierPrioritizing What to Work On假设我们现在有一个任务,是建立一个垃圾邮件分类器。首先我们想到可以通过邮件里的内容来进行分类

Coursera 机器学习 第6章(下) Machine Learning System Design 学习笔记 繁体
2016年03月04 - Machine Learning System Design下面会讨论机器学习系统的设计。分析在设计复杂机器学习系统时将会遇到的主要问题,给出如何巧妙构造一个复杂的机器学习系统的建议。 . Building a Spam Classifier . . Prioritizing What to Work On首先是在设计机器学习系统时需要着重考虑什么问题。以垃圾邮件分类为例。 .确定用监督学习的方法

Machine Learning - XI. Machine Learning System Design机器学习系统的设计(Week 6) 繁体
2015年06月30 - http: blog.csdn.net pipisorry article details 机器学习Machine Learning Andrew NG courses学习笔记 Machine Learning System Design机器学习系统设计 Prioritizing What to Work On优先考虑做什么 the first decision we must make is

机器学习教程之8-机器学习系统的设计(Machine Learning System Design) 繁体
2017年08月16 - .概述 当数据有类偏斜的现象时,查准率和查全率能更准确的判断算法效果的好坏。 .首先要做什么 以构建垃圾人邮件分类器算法为例,我们可以做很多事情,例如: 收集更多的数据,让我们有更多的垃圾邮件和非垃圾

Stanford 机器学习笔记 Week6 Advice for Applying Machine Learning 繁体
2016年03月02 - Evaluating a Learning AlgorithmDeciding What to Try Next当算法效果不好时,你可能会尝试: . 收集更多数据 . 增加属性 .减少属性 .修改regularition参数lambda,下面几节会告诉你如何选择正确的做法。Evaluating a Hypothesis如何判定是否过拟合了 一种方法是拿出原训练集的 做新训练集,计算出 ,然后另外

Stanford 机器学习笔记 Week10 Large Scale Machine Learning 繁体
2016年03月30 - Gradient Descent with Large DatasetsLearning With Large Datasets在处理海量数据时对算法会有更高的要求。比如在计算偏导数时,当m很大时对m

Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第十一课“机器学习系统设计(Machine learning system design)” 繁体
2013年05月20 - 斯坦福大学机器学习斯坦福大学机器学习第十一课 机器学习系统设计 Machine learning system design 学习笔记,本次课程主要包括 部分: Prioritizing what to work on: Spam classification example 工作的优先级:垃圾邮件分类例子 Error analysis 错误分析 Error metrics for skewed


 
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