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机器学习之模型评估与选择

已完结
12/12
适合人群机器学习初学者已参加学习81
原价 ¥99.00 程序员专属五· 一节 全场5.1折起
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会员立省8.41元, 立即开通>
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课程大纲
本课程主要讲解经验误差与过拟合问题,学习器的评估方法(留出法,交叉验证法,自助法,调参与最终模型),性能度量(错误率与精度,查准率和查全率,ROC与AUV,代价敏感错误率与代价曲线),比较检验(假设检验,交叉t检验,其他检验),偏差与反差等知识点。
展开详情
第一章:经验误差与过拟合问题
第二章:学习器的评估方法
第三章:性能度量
第四章:比较检验
第五章:偏差与方差

明星讲师

王而川
CEO/董事长/总经理
F学院创始人,人工智能培训讲师,专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目,专注于机器学习与计算机视觉领域,长期参与无人驾驶汽车项目,专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪,善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的最新算法。
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