k-fold cross validation 相关的帖子、论文 建议收藏哦 ~
k-fold cross validation 详细讲解 建议收藏哦 ~
写在前面:本以为自己用的数据分割方法是k-fold交叉验证,结果仔细地查找了许多资料发现大错特错了,所以本篇就不把所有查到的资料进行梳理总结了,但为了下次使用方便,也为了省去许多“炼丹”朋友费力查询,我把我自己找的一些学习论文和帖子粘在这里,喜欢的或有帮助到您的 点赞收藏哦!
相关帖子
- 中文类
推荐1:交叉验证和验证集不是一回事!
这篇帖子说得很有意思,讲得非常透彻,刚开始我还有些怀疑,不过又找了些 外文的帖子和论文,这老哥说得没毛病,而且很透彻,
这 交叉验证 主要就是为那些数据量在 K 量级 甚至更小的 数据集服务的,害!
推荐2: 代码实现 pytorch中数据集的分割,KFold验证
这篇帖子讲解了如何使用 pytorch的Dataset, DataLoader, SubsetRandomSampler + Sklearn的KFolder 进行k-fold交叉验证数据划分及训练。不过我的数据集还是比较大的,这种训练成本有些大,不就不用了 ~
2. 外文类
推荐1:K-Fold Cross Validation – Python Example
大牌人工智能数据分析的专家 blog 非常地详细,有部分代码可供学习!
推荐2:3.1. Cross-validation: evaluating estimator performance
py3 语言 代码详细讲解 其中的图例非常地有助于理解相关概念。
相关论文
推荐的论文主要是一本书中的一个章节,下面是论文的相关信息:
Refaeilzadeh, P., et al. (2009). Cross-Validation. Encyclopedia of Database Systems.
L. Liu and M. T. ÖZsu. Boston, MA, Springer US: 532-538.
可以自己动手找一下,该章节说得非常透彻详细和全面,并对几种 交叉验证的 方法优缺点进行比较,
附上几幅图片,具体内容看文献内容。
总结
k-fold交叉验证主要还是用于小样本学习,考虑到本项目没有用到k-fold交叉验证,索引本篇就提供我老半天搜寻到的重要资料,好了,这就是本节内容,后续会持续更新 MATLAB编程和一些深度学习相关知识,这两个都是大坑啊!不好啃。
k-fold cross validation 相关的帖子、论文 建议收藏哦 ~相关推荐
- 机器学习代码实战——K折交叉验证(K Fold Cross Validation)
文章目录 1.实验目的 2.导入数据和必要模块 3.比较不同模型预测准确率 3.1.逻辑回归 3.2.决策树 3.3.支持向量机 3.4.随机森林 1.实验目的 使用sklearn库中的鸢尾花数据集, ...
- ❤️MVC三层架构及相关文档(建议收藏)❤️
MVC三层架构 什么是MVC:Model .View.Controller:模型.视图.控制器 Model 业务处理:业务逻辑(Servlet) 数据持久层:CRUD(Dao) View 展示数据 提 ...
- K-Fold Cross Validation
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 1: K Fold Cross Validation In the previous mission, we learned ...
- 交叉验证 cross validation 与 K-fold Cross Validation K折叠验证
交叉验证,cross validation是机器学习中非常常见的验证模型鲁棒性的方法.其最主要原理是将数据集的一部分分离出来作为验证集,剩余的用于模型的训练,称为训练集.模型通过训练集来最优化其内部参 ...
- 交叉验证(cross validation)是什么?K折交叉验证(k-fold crossValidation)是什么?
交叉验证(cross validation)是什么?K折交叉验证(k-fold crossValidation)是什么? 交叉验证(cross validation)是什么? 交叉验证是一种模型的验 ...
- 机器学习--K折交叉验证(K-fold cross validation)
K 折交叉验证(K-flod cross validation) 当样本数据不充足时,为了选择更好的模型,可以采用交叉验证方法. 基本思想:把给定的数据进行划分,将划分得到的数据集组合为训练集与测试集 ...
- 深度学习:交叉验证(Cross Validation)
首先,交叉验证的目的是为了让被评估的模型达到最优的泛化性能,找到使得模型泛化性能最优的超参值.在全部训练集上重新训练模型,并使用独立测试集对模型性能做出最终评价. 目前在一些论文里倒是没有特别强调这样 ...
- matlab 交叉验证 代码,交叉验证(Cross Validation)方法思想简介
本帖最后由 azure_sky 于 2014-1-17 00:30 编辑 2).K-fold Cross Validation(记为K-CV) 将原始数据分成K组(一般是均分),将每个子集数据分别做一 ...
- 交叉验证(Cross Validation)最详解
1.OverFitting 在模型训练过程中,过拟合overfitting是非常常见的现象.所谓的overfitting,就是在训练集上表现很好,但是测试集上表现很差.为了减少过拟合,提高模型的泛化能 ...
最新文章
- jq--ajax中止请求
- UVALive - 3902 Network
- Linux 数据流重定向
- mysql 线程缓存_浅析MySQL内存的使用说明(全局缓存+线程缓存)
- 教程 | 一个基于TensorFlow的简单故事生成案例:带你了解LSTM
- 九度OJ 1060:完数VS盈数 (数字特性)
- 关于 C# select 读取 Excel 数据 为空,或成科学计数法解决方案
- 【转】2011年考研备战时间表
- 云服务器搭建文件存储,云服务器 搭建 文件分类存储
- 君莫笑系列视频学习(0)
- 路由器芯片和服务器,软路由就是软路由,还是回归它本该有的身份吧。一个越折腾越迷茫者的经历...
- 狼、羊、菜、农夫过河问题 穷举 Python实现
- 梅科尔工作室——鸿蒙设备开发实战004:内核开发
- python rsa加密解密_RSA加密解密(python版)
- 【图神经网络】图分类学习研究综述[2]:基于图神经网络的图分类
- 跟我学制作Pak文件
- 易语言如何引用模块和模块中的类
- 完美世界2017C++游戏开发笔试编程题
- 电气simulink常用模块_建筑电气制图图形符号之二,火灾自动报警符号,赶快收藏吧...
- 进去springstrap显示无响应_勉强算是比较详细的游戏显示器推荐