A模型应该简单(防止过拟合);
B在训练时最小化错误率(提高在训练集上的准确率)
C可以利用已知的数据特性,例如稀疏
D将模型函数正则化
一个好的学习训练模型应该是()。
贝叶斯网学习而言,模型就是一个贝叶斯网,每个贝叶斯网描述了一个在训练数据上的概率分布
采用深度学习根据图像训练一个植物分类模型前,一般需要做以下哪些操作()
CPU上不能进行深度学习模型的训练
建立一个5000个特征, 100万数据的机器学习模型. 我们怎么有效地应对这样的大数据训练 :()。
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