Różnice
Różnice między wybraną wersją a wersją aktualną.
Both sides previous revision
Poprzednia wersja
Nowa wersja
|
Poprzednia wersja
|
pl:dydaktyka:ml:lab8 [2013/04/17 07:48] esimon [Wstęp] |
pl:dydaktyka:ml:lab8 [2019/06/27 15:50] (aktualna) |
Kilka ogólnych kroków w jakich można debugować algorytm uczący: | Kilka ogólnych kroków w jakich można debugować algorytm uczący: |
* Zdobądź więcej danych uczących (to nie może zaszkodzić i pomaga w przypadku zbytniego dopasowania - high variance) | * Zdobądź więcej danych uczących (to nie może zaszkodzić i pomaga w przypadku zbytniego dopasowania - high variance) |
* Wypróbuj większą ilość cech (pomaga w przypadku nadmiernego dopasowania - high variance) | * Wypróbuj mniejszą ilość cech (pomaga w przypadku nadmiernego dopasowania - high variance) |
* Wypróbuj mniejszą ilość cech (pomaga w przypadku niedopasowania) | * Wypróbuj większą ilość cech (pomaga w przypadku niedopasowania) |
* Wypróbuj dodatkowe wielomianowe cechy (te same cechy podniesione do kwadratu, do sześcianu itd. - pomaga w przypadku niedopasowania) | * Wypróbuj dodatkowe wielomianowe cechy (te same cechy podniesione do kwadratu, do sześcianu itd. - pomaga w przypadku niedopasowania) |
* Zwiększ $\lambda$ - pomaga w przypadku zbytniego dopasowania - high variance | * Zwiększ $\lambda$ - pomaga w przypadku zbytniego dopasowania - high variance |
* Test set (20%) - służy do sprawdzania na ile algorytm dobrze klasyfikuje dane nienależące do zbioru uczącego. | * Test set (20%) - służy do sprawdzania na ile algorytm dobrze klasyfikuje dane nienależące do zbioru uczącego. |
| |
| {{:pl:dydaktyka:ml:bias-var.png?300|}} |
| |