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第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 13

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Google Developers Machine Learning

非本科生的機器學習之旅系列第 13 篇

Day13 Generalization and ML Models

11th鐵人賽

踏上一去不復返的本科生

2019-09-14 11:38:54

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快要一半了，加油

今天來說說有關於泛化的事情

我們知道訓練時有一個過於適當的機器模型不是一件好事，因為會產生overfitting現象

意思是只會寫考古題的學生，真正大考反而寫不出來。

反而不太完美的情況才是最好的。

那我們要怎麼辦?

除了多抽點樣品或者使用mini-batch可以使用泛化

簡單的說泛化可以調整輸出的機器模型，使其具有最大的適應能力

再來將樣品分為測試組跟樣品組

今天就這樣

Day12 machine learning

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1064 組

團體組數

40 組

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22202 篇

完賽人數

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