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RSS订阅翻译 如何使用统计显着性检验来解释机器学习结果
在比较两种不同的机器学习算法或比较相同的算法与不同的配置时，收集一组结果是一个好习惯。考虑到大多数机器学习算法的随机性，重复每个实验运行30次或更多次，可以得到一组结果，从中可以计算平均期望性能。如果两种算法或配置的平均期望性能不同，您怎么知道这种差异是显着的，并且有多重要？统计显着性检验是帮助解释机器学习实验结果的重要工具。此外，这些工具的发现可以帮助您更好，更自信地呈现您的实验结果，并为您的预...
2018-04-24 11:16:29
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空空如也
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