机器学习项目开发经验
- 以6:2:2的比例来分配训练集,验证集,测试集
- 快速实现一种简单的算法,并用CV数据测试。要快,而不是怕它过于浅显而一直不得出数值化的结论
- 画出Learning Curves, 再看是否更多的训练数据,更多的Feature(新Feature,Feature归一化,高维Feature)等等会帮助我们提高算法精度(参考我的某篇blog)
- 人工Check分类错误的Sample,看是否能找出分类错误的原因
不要一头蒙进复杂的算法和大量数据收集中,而要先实现简单的分类,给出数值化的Precision/Recall,画出Learning Curve,然后再做进一步的提高。
参考
- 机器学习算法调优的一般步骤。 http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/53001400
- 神经网络结构设计指导原则。http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/52821185
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