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4.2 过拟合和欠拟合【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
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2.4 特征工程【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
1.1 课程介绍【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
9.2 超参数优化【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
11.1 迁移学习【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
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3.2 最简单也最常用的决策树【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
9.1 模型调参【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
5.2 Bagging【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
5.4 Stacking【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
训练集和测试集的准确率差那么多!transformer过拟合该怎么解决啊!!
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3.6 卷积神经网络【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
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3.4 随机梯度下降【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
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4.3 模型验证【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
4.1 模型评估【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
11.2 NLP中的微调【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
1.3 网页数据抓取【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
10.1 深度神经网络架构【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
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1.2 数据获取【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
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5.3 Boosting【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
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