模型训练之数据集

我们知道人工智能的四大要素:数据、算法、算力、场景。我们训练模型离不开数据

目标

一、数据集划分

定义

数据集:训练集是一组训练数据。

样本:一组数据中一个数据

特征:反映样本在某方面的表现、属性或性质事项

训练集:用来构建机器学习模型,机器通过数据来确定模型参数的过程称之为学习(训练)。

验证集 :辅助构建模型,用于在构建过程中评估模型,从而调整模型 超参数。

测试集:用于模型构建结束,验证最终模型的性能。

二、数据类型

1、图像、视频:一般用卷积神经网络来处理,非结构化数据

2、语音:序列数据。非结构化数据

3、文本:序列数据。非结构化数据

4、时序数据:序列数据。一般用循环神经网络来处理

三、数据集分割

目的:为了保证训练集、验证集、测试集是同分布的

方法:留出法、K-折线交叉验证、Holdout交叉验证、自助法等


四、偏差与方差





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