講師回答 / flare_zhao
準(zhǔn)確率不同的原因通常有：1、數(shù)據(jù)分離后，數(shù)據(jù)被隨機(jī)打亂，因此訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)都可能會有變化，肯定會影響模型及其表現(xiàn)；2、不同的算法，迭代一樣的次數(shù)，模型更新的權(quán)重會有差異，也就是說模型不完全一樣
我自己是一個(gè)新手小白，看了好多慕課視頻，B站視頻，還是覺得老師講的最詳細(xì)，非常適合于剛?cè)腴T的同學(xué)，非常感謝老師
2019-11-14
老師講得很好，辛苦老師了
講師回答 / flare_zhao
同樣的模型結(jié)構(gòu)，但經(jīng)過多次迭代后權(quán)重參數(shù)可能會有差異（比如如果每次迭代都隨機(jī)從總體數(shù)據(jù)集中抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)），導(dǎo)致最后的模型不完全一樣。但通常來說，迭代次數(shù)足夠多，收斂以后，準(zhǔn)確率差異性不會特別大。
最贊回答 / 慕移動2103324
當(dāng)然不是啊，機(jī)器學(xué)習(xí)首先是一種“學(xué)習(xí)”，就像我們?nèi)祟愖约旱膶W(xué)習(xí)，有些事情不需要?jiǎng)e人教你，你可以自己摸索著學(xué)會，比如騎車、拍球等等，這相當(dāng)于非監(jiān)督學(xué)習(xí)，但是如果在你第一次騎車時(shí)，你一邊自己摸索，一邊有人在旁邊指導(dǎo)你，在你做出一個(gè)動作后（比如你可能開始雙手不是握把而是扶在坐墊上），他會告訴你這樣做是不是正確，這樣學(xué)習(xí)起來效率不是會更高么？
2019-10-18
講師回答 / flare_zhao
邏輯回歸擅長的應(yīng)用就是分類，其激活函數(shù)的輸出是0-1之間的數(shù)，你可以理解為不同類別對應(yīng)的概率，可以在輸出后進(jìn)行二次過濾，比如說A類是p>=0.5,B類是p<0.5.是繼續(xù)練過程中，是以0.5進(jìn)行劃分。
講機(jī)器學(xué)習(xí)了，就沒必要講Python基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)了。Python都不會安裝那還怎么學(xué)。
2019-09-29
