Как размер тренировочного набора влияет на производительность Если вы потратили какое-то время на обучение моделей машинного обучения на больших наборах данных, скорее всего, вы столкнулись с некоторыми аппаратными ограничениями и были вынуждены отрезать часть своих данных. В этой записи блога мы изучаем влияние обучения моделей машинного обучения на (случайный) выбор набора данных и показываем, что более шести наборов данных разного размера можно сохранить не менее 95 %..

Каждый программист - автор… Как страстный читатель классных статей на Medium, я наконец нашел необходимый уровень смелости, чтобы начать делиться своими образовательными достижениями во время моего буткемпа с полным стеком. Это буткемп с плотным графиком, и нетрудно представить, что у меня нет такой роскоши, как эффективно использовать время. Следовательно, у меня не так много времени, чтобы писать и редактировать. Таким образом, я нашел промежуточное решение, которое могло..

Оцените гипотезу модели Произвольное разделение данных на обучающий набор, проверочный набор и тестовый набор (6:2:2) Используйте проверочный набор для выбора модели Используйте тестовый набор для оценки ошибки обобщения Выберите быстрый и грязный алгоритм, чтобы сначала выполнить анализ Диагностика предвзятости и дисперсии График ошибки обучения и ошибки проверки в зависимости от сложности модели (например, степени полиномов) Если вы уже выбрали модель с достаточной..

Определяет перекрестно проверенные результаты обучения и тестов для разных размеров обучающих наборов. Генератор перекрестной проверки разделяет весь набор данных k раз на обучающие и тестовые данные. Подмножества обучающего набора с различными размерами будут использоваться для обучения оценщика и оценки для каждого размера обучающего подмножества, а также будет вычислен набор тестов. После этого оценки будут усреднены по всем k запускам для каждого размера обучающей подгруппы...