标签：指标 技术 机器 分布 png stop 好的 验证 1.4
第一周
1.2 正交化
正交化：每一个维度只控制一个功能。
对于监督学习：1，在训练集上，达到评估的可接受效果；2，在验证集上有好的效果；3.在测试集有好的效果；4，系统在实际使用上表现得好。
在这四个部分，会有不同的独立按钮来控制实现更好的功能：1,训练集效果不好：增大神经网络，优化算法；2.在验证集上效果不好，正则化，增大训练集；3,.在测试集上效果不好：增大验证集；4.实际表现不好：改变验证集（验证集分布不正确），改变成本函数
提前终止（early stopping即会影响训练集还影响验证集，不够正交化）
1.3 --1.4单一数字评估指标
（如何判断系统是不是变得更好了，选出效果更好的分类器）：把要考虑的指标合成一个单实数
查准率与查全率之间的折中：查准率，判断是猫的图片有多少真的是猫；查全率：在所有正在是猫的图片中被判断正确的比率（两者的分子都是系统判断是猫的图片，分母不一样）；用F1指数：查准率和查全率调和平均数。
用一个指定的验证集，加上F1指数，能加快迭代速度。
有n个指标需要满足：设置单一数字评估：需要让取其中一个指标来尽量满足（尽量最高或者最低）+其他n-1个指标满足阈值即可。
1.5—1.6 数据集的划分
机器学习过程：在训练集上用不同的思路训练（不同的模型），然后用验证集来评估选择一个模型，然后不停地迭代去改善验证集的性能，最后得到一个最好的成本，拿去给测试集来评估。
让测试集和训练集来自同一个分布：
例子：把每个地区的数据随机混合在一起作为验证集和测试集
测试集的目的是具有一定置信度去评估，保证置信度就足够了不需要太大的数据集；而且有的时候不需要很高的置信度，所以只分为训练和验证，这时验证集被叫做开发集。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/yttas/p/10354984.html
