V2EX › swordspoet 的所有回复 › 第 55 页 / 共 65 页

V2EX = way to explore

V2EX 是一个关于分享和探索的地方

现在注册

已注册用户请登录

1 ... 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 ... 65

❮

❯

2018-10-09 23:36:07 +08:00

回复了 swordspoet 创建的主题 › 求职 › 想找一份在北京的机器学习工程师工作

@vebuqi [email protected] 谢谢

2018-10-02 12:52:27 +08:00

回复了 xioyan 创建的主题 › 程序员 › 大家码代码的时候，用的是哪款显示器呀

不用显示器，x230 的小屏，也还行。

2018-09-30 23:20:43 +08:00

回复了 edwardlol 创建的主题 › 机器学习 › 请教机器学习的相关问题

是不是可以从特征的重要性着手？比如对每个特征单独训练出一个分类器，然后根据预测正样本的个数来对特征的重要性排序。

2018-09-30 15:05:01 +08:00

回复了 burnex 创建的主题 › 机器学习 › 关于机器学习中的偏差和方差

赞！仔细看了看图，图中的偏差和方差都是针对于单个样本的，最后还需要将所有样本的偏差和方差求和汇总吧？

说一说我对方差和偏差的理解：

方差和偏差分别评价了两个不同因素（数据、模型）在机器学习中的表现，也可以这样来理解：方差代表了数据扰动所造成的影响，增大样本容量通常可以减轻数据扰动带来的影响；偏差则刻画了算法或模型的拟合能力，它与数据本身关系不太大，通过特征工程、调节参数、选择模型等手段可以解决偏差问题。随着训练程度的增大，学习器拟合性能越来越强，偏差会越来越小，而数据的任何扰动则会使已经完善的学习器产生较大方差。

总之，方差关乎数据，偏差关乎模型。

下面这张图讲得很清楚：

![如何解释方差与偏差的区别？ \| Thinking Realm]( http://ww3.sinaimg.cn/large/778d5ca9ly1fdi2b5jyiij20eh0ckab0.jpg)

2018-09-24 00:39:01 +08:00

回复了 ionblue 创建的主题 › 程序员 › 博客访问变慢，我是怎么办的？

@metaquant 速度真快，怎么实现的？

2018-09-10 13:11:35 +08:00

回复了 swordspoet 创建的主题 › 问与答 › 为什么我写的博客访问量一直上不来？

@abcwu 现在不流行 BBS 论坛式的交流，及时通讯把人们的耐心都消耗掉了，能认真看文章写回复的人不多。

2018-09-10 13:10:13 +08:00

回复了 swordspoet 创建的主题 › 问与答 › 为什么我写的博客访问量一直上不来？

@lloovve 背离了写博客的初衷

2018-09-09 23:51:47 +08:00

回复了 swordspoet 创建的主题 › 问与答 › 为什么我写的博客访问量一直上不来？

@chengluyu 个人的笔记一般是抗遗忘或者纠错，对到访者可能不会有太大的吸引力，如果想获得更多的流量还需要形成自己的风格标签🏷