在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后，我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章。在数据科学和数据分析领域中，这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具。我会解释当使用统计模型时，通常将模型拟合在训练集上，以便对未被训练的数据进行预测。 在统计学和机器学习领域中，我们通常把数据分成两个子集：训练数据和测试数据，并且把模型拟合到训练数据上，以...
对于训练集，验证集，测试集的概念，很多人都搞不清楚。网上的文章也是鱼龙混杂，因此，现在来把这方面的知识梳理一遍。让我们先来看一下模型验证（评估）的几种方式。 在机器学习中，当我们把模型训练出来以后，该怎么对模型进行验证呢？（也就是说怎样知道训练出来的模型好不好？）有以下几种验证方式： 第一种方式：把数据集全部作为训练集，然后用训练集训练模型，用训练集验证模...
什么是评估机器学习模型 机器学习的目的是得到可以泛化（generalize）的模型，即在前所未见的数据上表现很好的模型，而过拟合则是核心难点。你只能控制可以观察的事情，所以能够可靠地衡量模型的泛化能力非常重要。 如何衡量泛化能力，即如何评估机器学习模型。 评估模型的重点是将数据划分为三个集合：训练集、验证集和测试集。在训练数据上训练模型，在...
1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法，对其中的经典模型框架进行深入分析。 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。 为了完成这两个任务，目标检测模型分为两类。一类是two-sta...