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(cè)數(shù)據(jù)都可能會(huì)有變化，肯定會(huì)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(huì)有差異，也就是說(shuō)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(jué)得老師講的最詳細(xì)，非常適合于剛?cè)腴T(mén)的同學(xué)，非常感謝老師
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(guò)多次迭代后權(quán)重參數(shù)可能會(huì)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(lái)說(shuō)，迭代次數(shù)足夠多，收斂以后，準(zhǔn)確率差異性不會(huì)特別大。
最贊回答 / 慕移動(dòng)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?lèi)自己的學(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(huì)，比如騎車(chē)、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(chē)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(dòng)作后（比如你可能開(kāi)始雙手不是握把而是扶在坐墊上），他會(huì)告訴你這樣做是不是正確，這樣學(xué)習(xí)起來(lái)效率不是會(huì)更高么？
2019-10-18
講師回答 / flare_zhao
邏輯回歸擅長(zhǎng)的應(yīng)用就是分類(lèi)，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(lèi)別對(duì)應(yīng)的概率，可以在輸出后進(jìn)行二次過(guò)濾，比如說(shuō)A類(lèi)是p>=0.5,B類(lèi)是p<0.5.是繼續(xù)練過(guò)程中，是以0.5進(jìn)行劃分。
講機(jī)器學(xué)習(xí)了，就沒(méi)必要講Python基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)了。Python都不會(huì)安裝那還怎么學(xué)。
2019-09-29
