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【机器学习】你需要多少训练数据?

从谷歌的机器学习代码中得知,目前需要一万亿个训练样本。 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据,通常针对这些训练数据,模型也会产生相应的结果。但是,问题是你需要多少训练数据合适呢?这恰恰取决于你正在执行的任务、最终想通过模型实现的性能、现有的输入特征、训练数据中含有的噪声、已经提取的特征中含有的噪声以及模型的复杂性等等诸多因素。所以,发现所有这些变量相互之间有何联系,如何工作的方法即是通过在数量不一的训练样本上训练模型,并且绘制出模型关于各个训练样本集

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