3D渲染慢的原因有很多灯光材质、渲染设置等。但是云渲染都可以搞定龙渲云渲染几百台服务器国际化渲染平台。
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【导读】对于机器学习而言获取数据的成本有时会非常昂贵,因此为模型选择一个合理的训练数据规模对于机器学习是至关重要的。在本文中作者针对线性回归模型和深度学习模型,分别介绍了确定训练数据集规模的方法
数据是否会成为新时代的“原油”是人们近来常常争论的一个问题。
无论争論结果如何可以确定的是,在机器学前期数据获取成本可能十分高昂(人力工时、授权费、设备运行成本等)。因此对于机器学习嘚一个非常关键的问题是,确定能使模型达到某个特定目标(如分类器精度)所需要的训练数据规模
在本文中,我们将对经验性结果和研究文献中关于训练数据规模的讨论进行简明扼要的综述涉及的机器学习模型包括回归分析等基本模型,以及复杂模型如深度学习训練数据规模在文献中也称样本复杂度,本文将对如下内容进行介绍:
首先我们依据使用的模型类型,探讨一些广泛使用的经验性方法:
假设检验是数据科学常用的一种统计工具一般也可以用于确定样本规模。
举个例子:某科技巨头搬去 A 城后A 城的房价便急剧上涨,而某记者想知道现在每套公寓的均价是多少那么问题来了,在保证 95% 的置信度60 K 的公寓价格标准差,且价格误差在10K 以内的条件下计算多少栋公寓的均价较为合理?
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