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机器学习

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机器学习读书笔记

第一章

第一章介绍了基本术语、发展历程、应用现状以及推荐了一些阅读材料。可能有些同学会忽视阅读材料里给出的书籍或者期刊会议论文,但其实这些阅读材料也十分重要,比如读研或读博时候需要阅读大量经典的前沿的论文,从哪里找呢?发论文要发在哪里呢?这是需要提前了解的,周老师在书里面提到了ICML、IJCAI、AAAI、KDD、ICDM、CVPR、ITPAM一系列期刊与会议。

第二章

第二章介绍了模型评估与选择。首先,过拟合在实践中比较容易出现,个人在实际应用中避免方法有:1、扩展数据集,包括多采集或者旋转平移扩增数据集。2、换一个模型,使用更简单的网络,更少量的参数。3、训练轮数减少。性能度量使用比较多的是acc和recall,在工业无损检测领域的话首先要保证recall,不能把关注的东西(危险物品)漏检,之后尽量提升acc。

致谢

[1] 周志华. 《机器学习》[J]. **民商, 2016, 03(No.21):93-93.

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