使用大量数据提高算法性能的前提条件

assume features have sufficient information to predict y correctly
已有的特征要充分包含能够准确预测出标签值y的信息；
use a learning algorithm with many parameters
采用的算法要足够的复杂，含有大量的参数，能够拟合复杂的模型。

使用大量数据提高算法性能的前提条件相关推荐

大数据聚类算法性能比较及实验报告
在大数据领域这个聚类算法真是起到了十分重要的作用,只有通过有效地聚类才能得到非常直观的结果. 有一个实验要求对比两种大数据聚类算法的性能,具体的代码也不是由我实现的,我只是改了一部分,主要还是博客大佬 ...
LinkedIn：用数据提高视频性能
LinkedIn通过在视频播放过程中收集的大量数据,对多种视频指标进行实验以提高视频性能,改善用户体验.本文来自LinkedIn工程博客,LiveVideoStack对文章进行了翻译. 文 / Eva ...
如何提升深度学习性能？数据、算法、模型一个都不能少
https://www.toutiao.com/i6635808175893250564/ 2018-12-17 12:04:48 该文来自DataCastle数据城堡(DataCastle2016) ...
数据结构与算法学习笔记之提高读取性能的链表（上）
数据结构与算法学习笔记之提高读取性能的链表(上) 前言链表(Linked list)比数组稍微复杂一点,在我们生活中用到最常见的应该是缓存,它是一种提高数据读取性能的技术,常见的如cpu缓存,浏览 ...
集成学习算法的思想、通过集成学习提高整体泛化能力的前提条件、如何得到独立的分类器Bagging、Boosting、Stacking算法
集成学习算法 Ensemble learning algorithm 目的:让机器学习的效果更好,单个的分类器如果表现的好,那么能不能通过使用多个分类器使得分类效果更好呢?或者如果单个分类器分类效果不 ...
机器学习实践之集成方法（随机森林和AdaBoost元算法提高分类性能）
本文根据最近学习机器学习书籍网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. (未添加文章标签,特此补上,2018.1.14记.) 一.概述 ...
《机器学习实战》学习笔记（七）：利用AdaBoost 元算法提高分类性能
欢迎关注WX公众号:[程序员管小亮] [机器学习]<机器学习实战>读书笔记及代码总目录 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details ...
利用AdaBoost元算法提高分类性能
本篇博文涵盖如下内容: 组合相似的分类器来提高分类性能应用AdaBoost算法处理非均衡分类问题元算法(meta-algorithm): 对其他算法进行组合的一种方式. 最为流行的元算法: Ad ...
机器学习实战 -- 利用AdaBoost 元算法提高分类性能
组合相似的分类器来提高分类性能应用AdaBoost算法处理非均衡分类问题元算法是对其他算法进行组合的一种方式. 基于数据集多重抽样的分类器我们可以将不同的分类器组合起来,而这种组合结果被称为集 ...
利用Cache缓存数据DataTable数据提高大数据量访问性能-.NET教程,数据库应用
在数据量不大的情况下,程序怎么写基本上性能差别不大,但是当我们面对数以万计的数据的时候,我想性能就是个不得不考虑的问题了,每写一个方法,每填充一笔数据都要考虑到性能问题,否则服务器将承担巨大的执行开 ...

使用大量数据提高算法性能的前提条件

使用大量数据提高算法性能的前提条件相关推荐

最新文章

热门文章