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你如何评估预测分析模型?
“评估预测分析模型涉及评估其性能,以确定模型在多大程度上可以准确预测。主要目标是确保模型不仅能够很好地拟合训练数据,而且能够有效地泛化到新的、未见过的数据。首先,常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1 分数和接收者操作特征曲线下面积
嵌入会有偏见吗?
嵌入通过考虑数据出现的上下文来处理不明确的数据。例如,在NLP中,具有多种含义的单词 (如 “银行”,意思是金融机构或河边) 由上下文相关的嵌入表示。像BERT或GPT这样的模型会生成上下文嵌入,其中单词的含义会受到句子中周围单词的影响,从
物体大小在图像识别中重要吗?
使用计算机视觉技术从图像中提取属性,通常由机器学习或深度学习模型提供支持。这些属性可以包括颜色、形状、纹理或特定对象类别等特征。
像cnn这样的深度学习模型通过在不同层生成的特征图自动学习和提取属性。例如,在面部识别中,可以使用预先训练的