qq_36346625的博客

文章在博客园

一、从下载数据集开始说起from keras.datasets import mnist(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()通过上面代码下来的数据集的数据的shape是：print(x_train.shape)(60000, 28, 28)print(y_train.shape)(60000, 10)...

在 电影评论分类：二分类问题 中，第四部分验证所设计的模型时，将数据分为训练集、验证集和测试集。我们没有在训练的模型的相同数据上对模型进行评估，原因很快显而易见：仅仅经过几轮之后，模型就开始过拟合。也就是所说，随着训练的进行，模型在训练数据上的性能始终在提高，但在前所未见的数据上的性能则不再变化，甚至开始下降。然而机器学习的目的是得到可以泛化的模型，即在前所未见的数据上表现很好的模型，而模型的过...

这篇博客是继IMDB数据集的例子写的，关于数据集准备以及model.compile()，model.fit()可以参见IMDB数据集的例子。在IMDB数据集的例子中，模型在留出的验证数据上的性能总是在几轮之后达到最高点，然后开始下降也就是，模型很快就在那训练数据上开始过拟合。过拟合存在于所有机器学习问题中，学会如何处理过拟合对掌握机器学习至关重要。机器学习的根本问题是优化和泛化之间的对立。优化...

二分类问题是应用最广泛的机器学习问题，从这个例子中学习根据电影评论的文字内容划分为正面或负面。一、IMDB数据集本节使用IMDB数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50000条严重两极分化的评论。数据集被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含50%的正面评论和50%的负面评论。为什么要将训练集和测试集分开？因为不应该将训练机器学习模型的...

scikit-learn网址链接：欢迎来到scikit-learnk折交叉验证网址链接：Model Selection and evaluation