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换句话说，我们的模型一定是要经过样本数据对其进行训练，才可以对未知数据进行预测的。可想不是的，如果模型对原先的数据进行预测，由于模型本来就是从该数据中获取的，所以预测的精度几乎会是百分之百。所以想要评估模型的好坏，需要使用一组新数据对模型进行评估。需要从网
十六、使用 RNN 和注意力机制进行自然语言处理
对于一个样本集，假定聚类数为3，算法开始，随机选取三个样本作为初始均值向量，计算所有数据样本与这三个样本的距离，根据最短距离的原理将当前所有数据样本划分为三个簇。从当前计算的三个簇中计算新的均值向量，更新初始的三个样本均值，并遍历所有样本数据，计算所有
在传统的机器学习中，模型集成融合有stack,投票等方式，在深度学习中，竟然也可以使用模型集成融合，这让我学到了很多，下面就将这些方法进行一下罗列记录，方便日后思考学习：。droupout经常用作防止模型拟合来使用，但是由于其对其中某些节点能够进行随机停止
随机森林是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。这一节主要讲解RandomForestClassi?er，随机森林分类器。这些参数在随机森林中的含义
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