大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于机械大学生社会实践日记的问题,于是小编就整理了2个相关介绍机械大学生社会实践日记的解答,让我们一起看看吧。
你实践中学到的最重要的机器学习经验是什么?
1.什么算法模型那都是虚的,你有我有他也有
2.数据的搜刮和处理这些看起来很low的招式往往能发挥着更好的威力
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3.在不停地怀疑算法模型的时候不如好好检查一下数据,到处都是坑
- 早点按生产环境,开发环境,测试环境及流水线跑模型,不要总在本地跑。免去一些不可重复实现的结果以及提高出产品的效率。
- 选算法时要考虑好之后的一些需求。有时可以结合OR做。
- 用一些监视工具来预警和提高性能。另外刚开始选的数据源也很重要。
NLP&搜索算法三年,随手写几条
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- 用迭代思维解决机器学习问题,而不是指望想出一个惊天地泣鬼神的神仙idea或寄希望于找到一篇神仙论文
- 算法与系统不是割裂的,模型与规则也不是互斥的。放下个人的偏见和执念,往往能更加科学合理快速的解决机器学习问题
- 选对评价指标是正确迭代的大前提,重视评价指标的偏向性和“视野盲区”
- 重视数据的***样有偏性和时效性,拿出精力去感性或理性的理解手头的数据分布有助于快速解决问题、避免走弯路
- 关注标注数据的标注标准、标准执行和数据验收情况,这是机器学习模型很多诡异行为的根源
python机器学习实践意义?
Python机器学习实践具有重要的意义,它可以帮助我们利用数据进行模型训练和预测,从而解决现实生活中的各种问题。
通过Python机器学习实践,我们可以提高数据处理和分析的效率,优化模型算法,提高预测准确率,从而为决策提供更可靠的依据。
此外,Python机器学习实践也具有广泛的应用场景,如自然语言处理、图像识别、金融风控等领域,可以为各行各业的发展提供帮助和支持。
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