일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 서비스 프리미티브
- git merge
- 그리디 알고리즘
- mariadb
- 스레드
- 순서번호
- 우분투db
- 프레임 구조
- til
- 99클럽
- 토큰 버스
- 데이터 전송
- i-type
- well known 포트
- 항해99
- tcp 세그먼트
- tcp 프로토콜
- 오블완
- 코딩테스트준비
- 주기신호
- leetcode
- 티스토리챌린지
- IEEE 802
- reducible
- 오류제어
- 플로이드워셜
- 오류검출
- xv6
- 개발자취업
- 비주기신호
Archives
- Today
- Total
목록모델의 정확도 (1)
Unfazed❗️🎯

Assessing Model Accuracy So many machine learning methods! • A single best method for all data sets? Nope! • One method may work best on a particular data set. • But, some other method may work better on a similar but different data set How to compare Methods? • Given a set of data, which method will produce the best result? • In other words, how to compare different learning methods? Measuring ..
AI/머신러닝
2024. 3. 13. 20:18