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第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 12

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Google Developers Machine Learning

非本科生的機器學習之旅系列第 12 篇

Day12 machine learning

11th鐵人賽

踏上一去不復返的本科生

2019-09-13 10:20:55

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今天來說說ML模型陷阱性能指標混淆矩陣

機器學習看起來很厲害，但其實很費時間，因為你必須訓練---測試---評估結果不段循環之後才可以
使用這個演算法，那我們可以做的就是去審慎評估我的輸入的數據，例如性別...等來幫助減少時間

再來是取樣而非全部檢驗，全部檢驗勞民傷財

我們一樣可以使用評估方法來評估我們的模型

以下就是整個評估的流程

Day11 machine learning -Optimization

Day13 Generalization and ML Models

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非本科生的機器學習之旅共 25 篇

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參賽組數

1064 組

團體組數

40 組

累計文章數

22209 篇

完賽人數

602 人

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