3.3. 模型评估: 量化预测的质量 3.3.1. scoring 参数: 定义模型评估规则 3.3.1.1. 常见场景: 预定义值 3.3.1.2. 根据 metric 函数定义您的评分策略 3.3.1.3. 实现自己的记分对象 3.3.1.4. 使用多个指数评估 3.3.2. 分类指标 3.3.2.1. 从二分到多分类和 multilabel ...

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3.3. 模型评估: 量化预测的质量 3.3. 模型评估: 量化预测的质量 3.3.1. scoring 参数: 定义模型评估规则 3.3.1.1. 常见场景: 预定义值 3.3.1.2. 根据 metric 函数定义您的评分策略 3.3.1.3. 实现自己的记分对象 3.3.1.4. 使用多个指数评估 3.3.2. 分类指标 3.3.2.1....

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第三章 改进神经网络的学习方法（上） 交叉熵代价函数 引入交叉熵代价函数 练习 练习 问题 使用交叉熵来对 MNIST 数字进行分类 交叉熵的含义？源自哪里？ 问题 Softmax 练习 练习 问题 问题 过匹配和规范化 规范化 为何规范化可以帮助减轻过匹配 规范化的其他技术 练习 问题 第三章 改进神经网络的学...

Release Notes Latest Changes 0.95.1 Fixes Docs Translations Internal 0.95.0 Highlights Features Docs 0.94.1 Fixes 0.94.0 Upgrades Docs Translations Internal 0.93.0...

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