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2019-11-25

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600 800 1000 1200 1400 1600 代 图8:列车组和测试组的精度。 在这里我们可以看到我们很快就建立了一个好的模型。 HQW it WQrkS… 在考虑使用神经网络对数据建模时,我们必须考虑优点和缺点。虽然我们的模型收敛速度比以前的模型快,并且在某些情况下可能更准确,但是这需要付出一定的代价:我们正在训练更多的模型变量,并且有更多的过度拟合的机会。要查看过度拟合的发生,我们查看了测试和训练集的准确性,并看到训练集的准确性继续略有提高,而测试集上的准确性保持不变,甚至略有降低。 为了解决拟合不足的问题,我们可以增加模型深度或训练模型进行更多迭代。为了解决过度拟合问题,我们可以向模型添加更多数据或添加正则化技术。 同样重要的是要注意,我们的模型变量不能像线性模型那样解释。神经网络模型的系数比线性模型难解释,因为它与解释模型中特征的重要性有关。 学习玩TaC TaC脚趾 为了展示适应性神经网络的功能,我们将尝试使用神经网络来学习井字游戏的最佳动作。我们将知道井字游戏是一种确定性游戏,并且已经知道了最佳动作。 做好准备 为了训练我们的模型,我们将提

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