Daily Archive: 2024年4月27日

在机器学习和计算机视觉任务中，数据量的大小和质量对模型性能至关重要。然而，真实世界的数据集往往是有限的，可能导致模型过拟合或泛化能力不足。数据增强是一种解决这个问题的技术，通过对原始数据进行各种变换和扩充，生成更多样本以丰富训练数据集。

在机器学习和分类问题中，评估模型的性能至关重要。精确率、准确率和召回率是常用的评估指标，用于衡量分类模型的表现和预测结果的质量。

归一化是一种常见的数据预处理方法，用于将不同范围或单位的特征值调整到统一的尺度上。这有助于提高机器学习模型的性能，并确保不同特征对模型的影响权重是均衡的。