tid*_*idy 7 classification machine-learning sample-data
例如:如果我想训练分类器(可能是SVM),我需要收集多少样本？这有一种衡量方法吗？
jab*_*edo 9
要知道需要收集多少样品并不容易.但是您可以按照以下步骤操作:
为了解决典型的ML问题:
如果您的模型没有遭受"高偏差",这种方法将起作用.
来自Coursera的机器学习课程的视频解释了这一点.
Kao*_*Kao 5
不幸的是,没有简单的方法.
经验法则越大越好,但在实际使用中,您必须收集足够数量的数据.足够我的意思是覆盖你认为可以接受的模型空间的大部分.
此外,金额不是一切.测试样品的质量也非常重要,即训练样品不应包含重复样品.
就个人而言,当我一次没有所有可能的训练数据时,我会收集一些训练数据,然后训练分类器.那我的分类器质量是不可接受的,我收集更多数据等.
以下是关于估计训练集质量的一些科学知识.
归档时间：
11 年，1 月 前
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8 年，1 月 前