干货 | 如何评估机器学习模型的商业价值 / 开普饭

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22813 本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型(GLM)的基本介绍.具体来说,本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用 ...

贝叶斯统计概率的类型假设为数据对象的值 , 的相关频率为 ,其中N表示总的出现次数(). 一个事件的概率为 ,代表事件发生的可能性有多大. 我们通过在范围内为某个空间中的结果( ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22302 混合效应逻辑回归用于建立二元结果变量的模型,其中,当数据被分组或同时存在固定和随机效应时,结果的对数几率被建模为预测变量的线性组合. 混合 ...

文章译者:追风者内容来源:Datawhale 如何在投入生产前评估机器学习模型性能? 想象一下,你训练了一个机器学习模型.也许,可以从中选几个候选方案. 你在测试集上运行它,得到了一些质量评估.模型 ...

第一时间获取价值内容 Datawhale干货作者:太子长琴,Datawhale优秀学习者本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结.机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集,训练集用于训练模型 ...

Interview:机器学习算法工程师求职九大必备技能之[数学基础.工程能力.特征工程.模型评估.优化算法.机器学习基本概念.经典机器学习模型.深度学习模型.业务与应用](建议收藏,持续更新) 相关文 ...

只做专业交易软件无风险套利机会可以说是很多投资者,特别是量化投资者梦寐以求的,但只要这个市场是个自由的市场,那么可行的无风险套利机会难以长期存在. 而且即使存在着无风险套利机会,其套利收益率也会非常 ...

更大的规模不一定更适合机器学习.但是,随着研究人员相互竞争追求最先进的基准,深度学习模型和训练它们的数据集不断扩展.不管它们如何突破,更大的模型都会对预算和环境产生严重的影响.比如 GPT-3,一个在 ...

引子:在机器学习中,可解释性的概念既重要又难以捉摸.我们能相信模型吗?它在部署过程中会起作用吗?关于这个世界,模型还能告诉我们什么?模型不仅应该是好的,而且应该是可以解释的,然而,可解释性似乎没有具体 ...

对人工智能模型进行训练的同时,还需要进行多阶段任务,以充分利用训练数据,获得满意的结果.为了保证人工智能模型的性能,本文列出了六个需要避免的常见错误. 创建人工智能或机器学习模型并非一项简单的任务.为 ...

天康年报越来越多的年报也逐渐出炉了,最近无论是星球还是公众号后台都有不少朋友问到该怎么评估企业价值. 虽然周六的几篇文章给到一个方向,过去也有一些比较简单的模型假设,不过好像大家还是不太明白,所以趁 ...

创建人工智能或机器学习模型并非一项简单的任务.为了让模型能在不同环境下正常使用,除了要有大量的知识.技能和丰富的经验,你还要有高质量的计算机视觉训练数据,特别是基于视觉感知的人工智能模型. 训练机器学 ...

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