D61_課堂練習_圖片解釋
2019/06/25 上午 01:08
機器學習共學討論版
Rosa
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ml100-2
ml100-2-d61
不好意思，想要詢問的是D61練習檔(Day_061_tsne_sample)的模型結果：
1) 圖片要如何解讀呢？顯示模型分類標示4個數字的結果嗎?
2) 要如何解讀模型的效能呢？我有修改model的參數，跑出以下兩張圖，所以看圖解讀的話，圖片2的準確度比圖片1好？
圖片1：learning_rate=200.
圖片2：learning_rate=1000.
謝謝！
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2019/07/01 上午 08:38陳明佑 (Ming You Chen)贊同數：0不贊同數：0留言數：0
Ans1
圖片是將分群結果, 用人類的可視化(降至二維)的方式表達
所以每一群分得越開, 越沒有模糊地帶, 就是越好的選擇
Ans2
確實下圖比較好, 因為上圖2有一些範例太過靠近1與3
這樣就有了模糊地帶 (那些case可能被誤判)
但是不是某些參數就一定特別好, 跟其他模型一樣 :是看資料而定的
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2019/07/02 下午 01:05張維元 (WeiYuan)贊同數：1不贊同數：0留言數：0
根據明佑的說法是針對分群的物理意義作評量，另外一種的評量方法，會是由一群使用者下去標記，去比較人類標記的結果與機器分出來的結果差異。