【Deep Learning Nanodegree Foundation笔记】第 9 课:Model Evaluation and Validation
In this lesson, you'll learn some of the basics of training models.
You'll learn the power of testing and cross validation,
and some interesting metrics to evaluate models, such as accuracy or R2 score.
- How to create a test set for your models.
- How to use confusion matrices to evaluate false positives, and false negatives.
- How to measure accuracy and other model metrics.
- How to evaluate regression.
- How to detect whether you are overfitting or underfitting based on the complexity of your model.
- How to use cross validation to ensure your model is generalizable.
【Deep Learning Nanodegree Foundation笔记】第 9 课:Model Evaluation and Validation的更多相关文章
- 【Deep Learning Nanodegree Foundation笔记】第 1 课:INTRODUCTION Welcome
Welcome to the Deep Learning Nanodegree Foundations Program! In this lesson, you'll meet your instru ...
- 【Deep Learning Nanodegree Foundation笔记】第 10 课:Sentiment Analysis with Andrew Trask
In this lesson, Andrew Trask, the author of Grokking Deep Learning, will walk you through using neur ...
- 【Deep Learning Nanodegree Foundation笔记】第 7 课:NEURAL NETWORKS Intro to Neural Networks
In this lesson, you'll dive deeper into the intuition behind Logistic Regression and Neural Networks ...
- 【Deep Learning Nanodegree Foundation笔记】第 0 课:课程计划
第一周 机器学习的类型,以及何时使用机器学习 我们将首先简单介绍线性回归和机器学习.这将让你熟悉这些领域的常用术语,你需要了解的技术进展,并了解深度学习在更大的机器学习背景中的位置. 直播:线性回归 ...
- 【Deep Learning Nanodegree Foundation笔记】第 5 课:Logistic Regression
Learn about linear regression and logistic regression models. These simple machine learning models a ...
- Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model CNNs
Monti, Federico, et al. "Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model CN ...
- Deep Learning.ai学习笔记_第一门课_神经网络和深度学习
目录 前言 第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言 目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络), ...
- 《Neural Networks and Deep Learning》课程笔记
Lesson 1 Neural Network and Deep Learning 这篇文章其实是 Coursera 上吴恩达老师的深度学习专业课程的第一门课程的课程笔记. 参考了其他人的笔记继续归纳 ...
- Deep Learning.ai学习笔记_第五门课_序列模型
目录 第一周 循环序列模型 第二周 自然语言处理与词嵌入 第三周 序列模型和注意力机制 第一周 循环序列模型 在进行语音识别时,给定一个输入音频片段X,并要求输出对应的文字记录Y,这个例子中输入和输出 ...
随机推荐
- poj1952 BUY LOW, BUY LOWER[线性DP(统计不重复LIS方案)]
如题.$N \leqslant 5000$. 感觉自己思路永远都是弯弯绕绕的..即使会做也会被做繁掉..果然还是我太菜了. 递减不爽,先倒序输入算了.第一问做个LIS没什么说的.第二问统计个数,考虑什 ...
- centos7中使用yum安装tomcat mysql 等
安装Tomcat 进入 # cd /usr/local/tomcat # wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-7 ...
- dlopen用法
1. 包含头文件 #include<dlfcn.h> 2. 函数定义 void * dlopen(const char* pathName, int mode); pathName 指的 ...
- Django+BootstrapTable实现表格分页
models.py: from django.db import models # Create your models here. class Article(models.Model): titl ...
- “==”与equals方法
“==”操作符 基本类型比较值:判断两个变量的值相等. 引用类型比较引用(是否指向同一个对象):只有指向同一个对象时才相等. 用“==”进行比较时,两边的数据类型必须兼容(可自动转换的基本数据类型除外 ...
- JavaScript 数组2—关联数组
㈠什么是关联数组 可以自定义下标名称的数组 ㈡为什么 索引数组中的数字下标没有明确的意义 ㈢何时 只希望每个元素都有专门的名称时 ㈣如何:2步 1)创建空数组 2)向空数组中添加新元素,并自定义下标名 ...
- SpringBoot2.0集成Shiro
1.shiro的三个核心概念: 1)Subject:代表当前正在执行操作的用户,但Subject代表的可以是人,也可以是任何第三方系统帐号.当然每个subject实例都会被绑定到SercurityMa ...
- layer 相关网址
layer 1.8.5 官方网址: http://layer.layui.com/1.8.5/ API网址: http://layer.layui.com/1.8.5/api.html
- web文件夹上传下载方案
第一点:Java代码实现文件上传 FormFile file = manform.getFile(); String newfileName = null; String newpathname = ...
- javascript中创建对象的方式及优缺点(二)
一.工厂模式 流程: 定义一个函数,函数返回对象. 适用场景: 需要创建多个对象,都是Object类型. 优点:完成了返回一个对象的要求. 缺点: 对象没有一个具体的类型,无法通过constructo ...