Résoudre les problèmes liés au modèle de régression des taux et au modèle knn!

Questions et réponses du rseoc 2021-12-30 03:05:10 阅读数:277

soudre les probl mes li

1、Le modèle de régression par paires concerne les caractéristiquesxModèle linéaire de?Pourquoi?
2、Le modèle de régression des taux doit - il normaliser les données??Pourquoi?Veuillez vérifier votre analyse et votre jugement sur l'ensemble de données réel.
3、kNNLe modèle doit - il normaliser les données??Pourquoi?Veuillez vérifier votre analyse et votre jugement sur l'ensemble de données réel.
4、Réfléchir à la façon de résoudre le problème de la classification multiple en utilisant le modèle de régression par paires,Et vérifier et tester l'ensemble de données de reconnaissance numérique manuscrite binaire.
5、Pour les problèmes d'apprentissage automatique,Ce qui nous préoccupe vraiment, c'est la précision de l'ensemble d'essais.,Par conséquent, l'optimisation de l'ensemble d'entraînement n'est pas nécessairement l'optimisation de l'ensemble d'essai.,Comment choisir le meilleur modèle sur l'ensemble d'essai??Veuillez valider votre idée sur un ensemble de données réel à l'aide d'un modèle de régression par paires et d'une méthode de descente par Gradient..

Tu peux en répondre.,Aide - moi avec le poulet.!!




Adopter les réponses:

Ma compréhension personnelle:

  1. Le modèle de régression par paires n'est pas linéaire.C'est un modèle de régression linéairez=w^Tx+bSur la base de,Plus maintenant.SigmoidFonctions,C'est - à - dire:y=1/(1+e^(-z)).

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  2. La normalisation des données est nécessaire pour le modèle de régression des taux.
  3. KNNLe modèle doit normaliser les données.
  4. Le modèle de régression par paires de taux résout principalement le problème de la deuxième Classification,Si vous voulez résoudre un problème de classification multiple,Généralement avecSoftmaxRetour.
  5. Ma pratique actuelle est d'ajouter un ensemble de validation ,Diviser les ensembles de données en ensembles de formation、Ensembles de vérification et d'essai.Pour chaqueepoch Le modèle de formation , Vérifier sa précision à l'aide d'un ensemble de vérification , Après plusieurs séances d'entraînement , Enfin, sélectionnez le modèle avec la plus grande précision de l'ensemble de vérification .

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