详细内容或原文请订阅后点击阅览
如何避免机器学习陷阱：学术研究人员指南
本文档简要概述了使用机器学习技术时出现的一些常见错误，以及如何避免这些错误。它主要作为研究生的指南，并重点关注学术研究中特别关注的问题，例如需要进行严格的比较并得出有效的结论。它涵盖了机器学习过程的五个阶段：模型构建之前要做什么、如何可靠地构建模型、如何稳健地评估模型、如何公平地比较模型以及如何报告结果
来源:La Biblia de la IA🔘 论文页面：arxiv.org/abs/2108.02497?fbclid=IwAR3MNl5qa5ysUoNlkEQE4hSXNGoEGwtCClMNcJDXH1etKHNcCweDRTXW_tY
🔘 论文页面摘要
«本文档简要概述了使用机器学习技术时的一些常见错误，以及如何避免这些错误。它主要作为研究生的指南，重点关注学术研究中特别关注的问题，例如需要进行严格的比较并得出有效的结论。它涵盖了机器学习过程的五个阶段：模型构建之前要做什么、如何可靠地构建模型、如何稳健地评估模型、如何公平地比较模型以及如何报告结果»。
« « » »作者
Michael A. Lones
喜欢这篇文章吗？关注此博客以了解更多信息。
喜欢这篇文章吗？关注此博客以了解更多信息。