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作者 shaform 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共20則

限定看板：DataScience

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[ DataScience ]71 留言, 推噓總分: +15

作者: dharma - 發表於 2019/06/09 23:40(6年前)

61^F→shaform: 也沒人知道人類為何學習可以generalize well，但倒是沒06/19 02:12

62^F→shaform: 人特別說人類的決定是黑箱 @@06/19 02:12

63^F→shaform: 也沒人知道人類有沒有loss，有的話 landscape 是什麼06/19 02:12

[ DataScience ]15 留言, 推噓總分: +8

作者: agario - 發表於 2019/04/04 02:24(6年前)

13^F→shaform: 樓上有贏 NVidia 嗎04/20 00:42

[ DataScience ]36 留言, 推噓總分: +6

作者: avonasac0800 - 發表於 2019/04/11 22:29(6年前)

22^F推shaform: 你可以用 [785:] 當測試集，然後訓練集拿 [0:784] 中的04/20 00:33

23^F→shaform: 80%，這樣就可以測試在同樣的測試集的情況下04/20 00:33

24^F→shaform: 到底是拿不要打亂的 80% ([0:627]) 還是拿打亂的 80%04/20 00:33

25^F→shaform: 來訓練，會在同樣的測試集 [784:] 表現最好呢？04/20 00:34

26^F→shaform: 嗯，不要打亂的 80% 也可能是 [157:784] ，這樣跟測試集04/20 00:35

27^F→shaform: 比較近一些04/20 00:35

28^F→shaform: 假設這樣做之後打亂真的還表現比較好，就能反駁yougigun04/20 00:37

29^F→shaform: 的偷看說了04/20 00:37

30^F推shaform: 至於為何測試集一定要拿最後呢？因為你最後學完的模型04/20 00:40

31^F→shaform: 拿出來用的時候本來就是拿來預測「未來」，所以本來就會04/20 00:40

32^F→shaform: 是在所有訓練資料的後面04/20 00:40

[ DataScience ]4 留言, 推噓總分: +3

作者: jigfopsda - 發表於 2019/03/11 21:23(6年前)

3^F推shaform: 推推03/20 07:54

[ DataScience ]19 留言, 推噓總分: +12

作者: leafwind - 發表於 2018/03/28 22:55(7年前)

12^F推shaform: 之前也有聽某個朋友說他們公司是招 scientist 可是其實03/29 13:02

13^F→shaform: 大部分時間做的事比較像 engineer @@!03/29 13:03

[ DataScience ]15 留言, 推噓總分: +9

作者: CharlieL - 發表於 2018/03/28 09:48(7年前)

14^F推shaform: <(_ _)>!!03/29 08:38

[ DataScience ]52 留言, 推噓總分: +49

作者: CharlieL - 發表於 2018/03/28 00:11(7年前)

22^F推shaform: <(_ _)>!!!!!03/28 08:17

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