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逻辑回归损失函数_执著_普林斯顿大学_深度学习框架-tensorflow案例实战视频课程_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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最小到最大value的顺序排列分布时,中位数是中间的value。如果将数据分成两个中位数,则iqr是这些中位数之间的差。 iqr包含50%的点。 按比例缩放(cs = 0),可以看出3和4类的灵敏度较低。通过使用cs = 1进行缩放,现在可以识别所有类别,但是,类别1的敏感度更差,类别3和4的误报率明显更差。 先前缩放和先前缩放与后缩放的结果非常相似,但比概率采样的结果稍差。不会绘制先前的缩放结果以使图形更易于跟踪,但是定性结果如下:对于低cs,先前的缩放和概率采样的表现非常相似。但是,对于高cs,概率采样对于此问题具有明显的优势。这也许正好符合预期-使用高cs时,先前课程的相对较高的变异性会导致各个类别的体重更新幅度较高。表14.2列出了所有方法的结果。 表14.2 various方法的结果。我们显示了cs最佳选择的平均结果,以及所有cs选择的平均结果。请注意,除了使用先验缩放或概率采样方法外,在使用后缩放时,选择cs的最佳值的重要性也较小。 方法先验规模先验规模+事后绩效评估事后抽样+事后评估会员资格 平均值msse 0.10 0.096 0.099 0.089 0.19
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