Data Shapley: Equitable Valuation of Data for Machine Learning（自
1
00:00:01,760 --> 00:00:07,310
4 这个提示我现在要公布的声明是Data # Play
2
00:00:07,310 --> 00:00:08,450
太过分了
3
00:00:08,450 --> 00:00:14,450
好吧原标题叫头栏数据ost2创意练级更新器
4
00:00:14,450 --> 00:00:18,740
论文是发表在这个a mle 2019
5
00:00:18,740 --> 00:00:24,890
所以作者是 Stanford Now people 是 Professor Gems Joule 出来的图
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00:00:24,890 --> 00:00:27,340
是部分
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00:00:29,700 --> 00:00:34,890
是的，那我们继续整理一下数据值是什么。
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00:00:34,890 --> 00:00:36,240
没关系
9
00:00:36,240 --> 00:00:44,370
说到数据值，现在每个训练样本有多大？
10
00:00:44,370 --> 00:00:49,110
该板现在测量控件是否可以更改。
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00:00:49,110 --> 00:00:52,650
什么数据值x豪宅号
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00:00:52,650 --> 00:00:57,290
现在你可以称它为估值更新器
13
00:00:57,290 --> 00:01:02,300
现在，我们需要三个会议来做到这一点。
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00:01:02,300 --> 00:01:05,300
首先，当然，你需要有训练数据。
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00:01:05,300 --> 00:01:09,470
在 2 velor 中，取决于哪个画廊或算法 sonya
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00:01:09,470 --> 00:01:13,100
它可能会有所不同，并且可能会根据辐射指标用于哪个嘴巴而有所不同。
17
00:01:13,100 --> 00:01:13,730
有
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00:01:13,730 --> 00:01:17,780
所以如果你的训练数据现在有三个点
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00:01:17,780 --> 00:01:22,150
每个点都是一个电子学习算法
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00:01:22,150 --> 00:01:27,189
那么，防辐射垫口影响多少的关系
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00:01:27,189 --> 00:01:28,600
不是问题
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00:01:28,600 --> 00:01:33,280
也就是说，你看的话，h数据已经是训练数据中的一个点了。
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00:01:33,280 --> 00:01:37,659
control 击败 trade me state car 2 j belen backtrack
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00:01:37,659 --> 00:01:43,500
意义和超级植入者，现在你是拯救我的光束
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00:01:44,820 --> 00:01:48,900
现在，我选择 Pepper 是有原因的。
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00:01:48,900 --> 00:01:54,540
因为米纸，他技术有点乱，所以还是好好解决吧。
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00:01:54,540 --> 00:01:58,920
它可以应用于各种应用
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00:01:58,920 --> 00:02:02,850
现在，首先要考虑的最简单的事情是迁移学习。
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00:02:02,850 --> 00:02:04,500
这是一个问题
30
00:02:04,500 --> 00:02:09,419
我像艺术品批发商一样付款，我可以准确，但现在是培训 3
31
00:02:09,419 --> 00:02:15,120
Sirang Taeseung 3 o'clock Lang d 23 在其他情况下，我们有这个培训 3 3 a
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00:02:15,120 --> 00:02:16,650
毛茸茸
33
00:02:16,650 --> 00:02:20,510
这时候如果每个数据值都能匹配好，训练哪个颜色
34
00:02:20,510 --> 00:02:22,380
重点是
35
00:02:22,380 --> 00:02:27,660
这个target 100t可以告诉你什么需要switch fx。
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00:02:27,660 --> 00:02:32,670
然后你可以为不同的目标词选择不同的训练集。
37
00:02:32,670 --> 00:02:37,739
如果有只使用所选数据制作的板条箱模型，则叶立即
38
00:02:37,739 --> 00:02:43,380
该模型可以在 Taeseung 3 中与其他 Dismissal 配合使用。
39
00:02:43,380 --> 00:02:44,100
我猜
40
00:02:44,100 --> 00:02:48,660
但是我可以写。其次，现在
41
00:02:48,660 --> 00:02:51,810
假设训练数据有噪声，例如在技能
42
00:02:51,810 --> 00:02:55,799
如果是这样，标签现在是杯子或尸体的噪音在
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00:02:55,799 --> 00:03:01,320
现在，使用这些评估方法，您可以确定哪些样本有噪声，哪些样本有噪声。
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00:03:01,320 --> 00:03:04,290
您可以检查样本是否有引号标签。
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00:03:04,290 --> 00:03:09,989
排除发现的任何 QWERTY 样本，创建货运模型或
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00:03:09,989 --> 00:03:15,390
如果你再次更改那些作物的标签，然后创建一个状态模型
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00:03:15,390 --> 00:03:19,190
现在我们可以创建一个更好的板条箱模型。
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00:03:19,660 --> 00:03:23,260
并且您可以将显示器盘片增加 2 个，即现在
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00:03:23,260 --> 00:03:28,690
比如做垫子模型，哪个trading 3影响最大？
50
00:03:28,690 --> 00:03:33,400
现在你在解释的时候看不到这个模型的端板扭曲
51
00:03:33,400 --> 00:03:34,780
我猜
52
00:03:34,780 --> 00:03:38,050
接下来，它可以用于诸如主动滚动之类的事情。
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00:03:38,050 --> 00:03:42,070
嗯，好像是山姆帮的忙，不过现在我标注的是首都，但是这个数据
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00:03:42,070 --> 00:03:45,170
我想你可以使用数组
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00:03:45,170 --> 00:03:50,860
这是一些学生的问题，所以现在我选择这篇论文。
56
00:03:51,220 --> 00:03:54,010
所以现在回到问题
57
00:03:54,010 --> 00:03:57,400
现在，让我们对如何进行数据价值评估保持沉默。
58
00:03:57,400 --> 00:04:02,470
仔细想想，现在最简单的方式就是核糖体或者衣服的方式
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00:04:02,470 --> 00:04:05,590
例如，假设我们现在有三个培训课程。
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00:04:05,590 --> 00:04:09,160
什么啊，在电池之间
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00:04:09,160 --> 00:04:14,170
假设学习算法是浮动的，当三个都用到的时候
62
00:04:14,170 --> 00:04:16,930
获取性能指标
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00:04:16,930 --> 00:04:21,670
现在，如果你想卖掉星号的约会加号，只看 * 标记
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00:04:21,670 --> 00:04:25,840
只减live one out l vote就可以看到效果了。
65
00:04:25,840 --> 00:04:30,400
到那时，如果你看两者，去掉星号后的性能是0.0。
66
00:04:30,400 --> 00:04:32,410
我听说
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00:04:32,410 --> 00:04:37,420
当我们这样做时，我们现在将这个星号的值设置为 -0.05 例如。
68
00:04:37,420 --> 00:04:40,420
这样我们现在可以定义
69
00:04:40,420 --> 00:04:44,530
这是最简单的方法，但如果你现在想一想，这是第一个要抓住的街道。
70
00:04:44,530 --> 00:04:50,050
仔细想想，在某些情况下，没有走到那一步的数据价值
71
00:04:50,050 --> 00:04:52,030
可以看作是xc
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00:04:52,030 --> 00:04:57,340
例如，假设星 1 的样本多了一个，与原来的一模一样。
73
00:04:57,340 --> 00:04:58,300
看
74
00:04:58,300 --> 00:05:04,510
在那种情况下，无论是否减去船舶，性能都不会有太大差异。
75
00:05:04,510 --> 00:05:09,400
但是如果 * 开始真的很重要 3 fredo changsik，两个星号
76
00:05:09,400 --> 00:05:13,090
当你减去它时，小丑的数量会急剧下降，但最好的是 1 星
77
00:05:13,090 --> 00:05:14,830
不会掉下来
78
00:05:14,830 --> 00:05:19,540
当发生这种情况时，我们现在重视这个星号。现在，我们在做什么？5
79
00:05:19,540 --> 00:05:22,870
法语无法准确判断。
80
00:05:22,870 --> 00:05:27,520
现在，我说这很简单，但在许多其他情况下，河流
81
00:05:27,520 --> 00:05:31,420
不管出来不出来，我们现在要的数据值
82
00:05:31,420 --> 00:05:34,000
很容易知道
83
00:05:34,000 --> 00:05:37,150
我刚刚醒来，然后像这样点击
84
00:05:37,150 --> 00:05:42,910
那你看看作者要的是什么数据库机，是的
85
00:05:42,910 --> 00:05:48,220
前面说过，二代是通过数据las作为一个组件来认识的。
86
00:05:48,220 --> 00:05:50,050
必须完成
87
00:05:50,050 --> 00:05:55,810
Belle Shen Belle Sha 的总和一定是这个Belle神的垫子
88
00:05:55,810 --> 00:06:00,520
如果你看一下，当你创建一个算法时，我使用了这三个，
89
00:06:00,520 --> 00:06:02,410
性能0分巴黎哟
90
00:06:02,410 --> 00:06:07,750
使该值为 0.8 的训练 3 值现在是倒数
91
00:06:07,750 --> 00:06:12,490
什么角度是0.3 有网页内容和星星是
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00:06:12,490 --> 00:06:16,330
0.0 6号像0.35左右
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00:06:16,330 --> 00:06:19,390
您可以假设您对内容有一定的控制权。
94
00:06:19,390 --> 00:06:23,890
好吧，我现在将解释它必须以这种方式授予。
95
00:06:23,890 --> 00:06:30,430
现在，为了确认这种方式，我们需要确定所有帝力成员都出去了，而不是全部。
96
00:06:30,430 --> 00:06:36,060
现在，作者说我们需要分析Pars Bran 的案例。
97
00:06:36,060 --> 00:06:39,690
好吧，我稍后会回到这张图。
98
00:06:39,690 --> 00:06:45,090
这正是他们现在想要做的，但我当时告诉你关于养老金的事情。
99
00:06:45,090 --> 00:06:47,729
让我们听听
100
00:06:47,729 --> 00:06:52,889
这些作者现在说数据钟是三件事
101
00:06:52,889 --> 00:06:56,850
我认为拥有房产会很好
102
00:06:56,850 --> 00:07:00,210
第一个专业端口说空元素
103
00:07:00,210 --> 00:07:04,139
现在，假设下雨是 Data Dead CeCi
104
00:07:04,139 --> 00:07:10,050
对于 2d 本身，我们可以创建一些服务减去第 i 个样本。
105
00:07:10,050 --> 00:07:15,830
对于属于第三代子集的服务
106
00:07:15,860 --> 00:07:18,500
包括所有服务
107
00:07:18,500 --> 00:07:22,850
1个
108
00:07:22,850 --> 00:07:27,470
创建一组眉毛，创建一个板模型，然后
109
00:07:27,470 --> 00:07:33,020
与矩阵测量时的性能相同。如果所有服务都相同，现在我
110
00:07:33,020 --> 00:07:34,790
第二个样本
111
00:07:34,790 --> 00:07:40,070
值为0，意思是不能再做了，我有3个。
112
00:07:40,070 --> 00:07:42,500
从那里减去 di-th 数据
113
00:07:42,500 --> 00:07:46,790
其余的我们使用服务的所有子集
114
00:07:46,790 --> 00:07:51,560
即使我们把孩子们加回片场，我们也会卖掉整个东西。
115
00:07:51,560 --> 00:07:52,760
当然
116
00:07:52,760 --> 00:07:56,930
贝鲁宜延，借之可入。
117
00:07:56,930 --> 00:08:01,970
第二个是把整个数据都减去啊现在，减去现在的房价
118
00:08:01,970 --> 00:08:07,340
对于所有的子集，如果放入孩子或者放入最好的，估值等于
119
00:08:07,340 --> 00:08:13,250
现在，当然，两个数据字段中的每一个都必须是一个月而不是登陆或死亡。
120
00:08:13,250 --> 00:08:16,280
我想让你拥有它，但现在它将成为财产
121
00:08:16,280 --> 00:08:19,250
第三个是
122
00:08:19,250 --> 00:08:23,750
各台泰升3的综合性能如何 3
123
00:08:23,750 --> 00:08:28,300
如果表示为罗斯的大拇指，数据铃
124
00:08:28,300 --> 00:08:32,049
还有一个，吐出来吧，前面说的作文。
125
00:08:32,049 --> 00:08:34,730
这将是
126
00:08:34,730 --> 00:08:41,750
现在，作者发现所有三个属性都得到满足。
127
00:08:41,750 --> 00:08:47,660
证明这是飞行任何形式的唯一方法。如果你看，led top
128
00:08:47,660 --> 00:08:53,480
el Shen 对它之前的三个属性 3 感到满意的文件数据。
129
00:08:53,480 --> 00:08:57,290
这意味着估值应该在这个范围内。
130
00:08:57,290 --> 00:09:02,090
针对这一点，现在除了这个形式外，前三个都可以满足。
131
00:09:02,090 --> 00:09:03,380
将要
132
00:09:03,380 --> 00:09:08,270
这是从哪里来的，我在 1950 年代或 60 年代的游戏组
133
00:09:08,270 --> 00:09:10,370
论文从何而来？
134
00:09:10,370 --> 00:09:15,050
这是第 3 栏，天野人民会希望这样。
135
00:09:15,050 --> 00:09:19,070
它被称为距离的尖锐值。在这篇论文中，Isa Flip Elle 现在
136
00:09:19,070 --> 00:09:24,860
利用这个，得到数据估值，最终这个数据值
137
00:09:24,860 --> 00:09:29,089
# data # 将被称为 flip elio
138
00:09:29,089 --> 00:09:32,479
那么，如果你能帮我一点点
139
00:09:32,479 --> 00:09:38,600
第i个数据的数据值为
140
00:09:38,600 --> 00:09:41,570
常数可以是任何常数
141
00:09:41,570 --> 00:09:46,630
总数据减去 iMuch 数据的总和是多少
142
00:09:46,630 --> 00:09:50,149
集合的所有可能子集
143
00:09:50,149 --> 00:09:55,010
这应该作为一个表达式来处理。换句话说，如果增加写入 d
144
00:09:55,010 --> 00:09:57,410
我要奋斗，求三代之和
145
00:09:57,410 --> 00:10:03,740
正在寻找总和的人，当他看到数据时，他从集合中添加了所有
146
00:10:03,740 --> 00:10:09,320
通过使用它作为契合和趋势，它只在地面上
147
00:10:09,320 --> 00:10:16,640
当创建 Pentek 框架并将 Fate 模型链接到性能指标时，
148
00:10:16,640 --> 00:10:19,370
表现 -
149
00:10:19,370 --> 00:10:22,430
我刚刚使用了很多 sub 3 类
150
00:10:22,430 --> 00:10:27,980
我做一个模特，模特的表演，就是当我有孩子去片场的时候，就对了
151
00:10:27,980 --> 00:10:30,920
现在让我们听这首歌
152
00:10:30,920 --> 00:10:38,410
Dinner 的数据现在是偏航集的所有偏航大小。
153
00:10:38,410 --> 00:10:42,200
提起并漂浮可能的鼓的数量
154
00:10:42,200 --> 00:10:47,150
当所有这些东西加起来时，我们现在给出的价值是我们借用的数据。
155
00:10:47,150 --> 00:10:53,150
仔细看这个，拓途就是摄入红豆的数据
156
00:10:53,150 --> 00:10:54,140
样品
157
00:10:54,140 --> 00:10:57,950
所以你可以看到 2 所房子的条件是双标准杆
158
00:10:57,950 --> 00:10:59,900
有加大码样品
159
00:10:59,900 --> 00:11:02,910
你可以看到
160
00:11:02,910 --> 00:11:06,390
删除真实如何计算多重外观
161
00:11:06,390 --> 00:11:10,060
假设我们现在有这个世界的样本
162
00:11:10,060 --> 00:11:13,780
我想x食物星星上的数据
163
00:11:13,780 --> 00:11:15,310
然后
164
00:11:15,310 --> 00:11:20,890
现在你应该做 b - * * 那么现在有这两个
165
00:11:20,890 --> 00:11:25,340
我将做这里面的所有服务。你可以做所有的 subs zn
166
00:11:25,340 --> 00:11:28,580
是的，有很多或两个孩子
167
00:11:28,580 --> 00:11:32,420
也就是说，重要的是来自世界，在那三项服务中，现在轮船是一项一项的。
168
00:11:32,420 --> 00:11:33,650
什么时候见
169
00:11:33,650 --> 00:11:38,390
油脂 重要的是，在 RAL 概念中，在这里，给 -0.05
170
00:11:38,390 --> 00:11:41,570
这两者都存在
171
00:11:41,570 --> 00:11:45,800
由于只有一个服务，数据就这样变成了工作。
172
00:11:45,800 --> 00:11:49,850
第二种情况是现在只有红色六边形的时候
173
00:11:49,850 --> 00:11:53,060
什么时候加星，什么时候去掉胃
174
00:11:53,060 --> 00:11:57,710
因为内容部分是 0.2 而这有两种情况。到 2
175
00:11:57,710 --> 00:11:59,240
分享
176
00:11:59,240 --> 00:12:01,670
在这里，与是否下船无关。
177
00:12:01,670 --> 00:12:06,920
所以，如果合适的条件是0，就把它分成2期，把这个世界加起来
178
00:12:06,920 --> 00:12:09,200
帝国名称点请求出来
179
00:12:09,200 --> 00:12:14,480
所以，现在在Byeol-e Belle，我的伴娘出来值0.05。
180
00:12:14,480 --> 00:12:19,130
你可以为其他一切得到这个，但正如你现在看到的
181
00:12:19,130 --> 00:12:25,130
数据越多，它就越快。
182
00:12:25,130 --> 00:12:28,820
如您所见，每次执行此操作时，我们都会创建两个板模型。
183
00:12:28,820 --> 00:12:29,480
我可以
184
00:12:29,480 --> 00:12:33,290
使这个镀上并从粉末毡中减去，Belle Theology
185
00:12:33,290 --> 00:12:34,430
因为
186
00:12:34,430 --> 00:12:38,900
非要训练的话，嘴唇会变黑成这样，那其实
187
00:12:38,900 --> 00:12:41,450
一台通信计算机会很棒。
188
00:12:41,450 --> 00:12:44,780
所以我找不到直接骑这个，主要是#clip clothing earl
189
00:12:44,780 --> 00:12:47,120
看着所有寻求飞翔的眼泪
190
00:12:47,120 --> 00:12:52,340
我要做一个应用程序口音，现在它是一个算法
191
00:12:52,340 --> 00:12:56,870
当然，这里又是带有 expansion 1 compaction f fax 的模型
192
00:12:56,870 --> 00:13:00,710
既然做不到，当你有通用模型的时候
193
00:13:00,710 --> 00:13:04,449
所以现在我们提出一个代理算法
194
00:13:04,449 --> 00:13:09,660
simple now t 这是大写代码，不要看源码
195
00:13:09,660 --> 00:13:13,329
让我用简单的话来解释
196
00:13:13,329 --> 00:13:16,360
首先，他们现在
197
00:13:16,360 --> 00:13:19,029
随机固定 1 个样本
198
00:13:19,029 --> 00:13:22,209
往这边一看，原来是个退伍军营。
199
00:13:22,209 --> 00:13:26,499
当有 3 个样本时，什么 abc imo bac 什么时间什么
200
00:13:26,499 --> 00:13:28,300
像这样
201
00:13:28,300 --> 00:13:33,009
你绝对可以避免形状，先采样后，f1
202
00:13:33,009 --> 00:13:35,470
点错误时间更多的罪魁祸首
203
00:13:35,470 --> 00:13:40,600
现在，如果它是什么东西，它会更红。它被解释了。首先，游戏和凝胶。
204
00:13:40,600 --> 00:13:43,029
大蒜怎么放
205
00:13:43,029 --> 00:13:47,019
创建风筝模型并测量其性能
206
00:13:47,019 --> 00:13:50,499
下次我会加 1 雨
207
00:13:50,499 --> 00:13:54,430
但是，在创建毛毡模型之后，指定性能
208
00:13:54,430 --> 00:13:59,199
这里减去a，因为是提前算好的
209
00:13:59,199 --> 00:13:59,920
就是这样
210
00:13:59,920 --> 00:14:04,509
如果大约一半的话，这比一次做两个要好得多
211
00:14:04,509 --> 00:14:08,769
换句话说，由于它继续沿链向上移动，因此现在是 b
212
00:14:08,769 --> 00:14:11,620
体现在，删除它和我的
213
00:14:11,620 --> 00:14:14,980
并减去这个
214
00:14:14,980 --> 00:14:19,300
现在，假设是在雨中的Belle Shen，这里
215
00:14:19,300 --> 00:14:22,509
然后把一个种子放在a b
216
00:14:22,509 --> 00:14:27,459
如果你做一个abc的play team，修改coupon后就有ab了。
217
00:14:27,459 --> 00:14:32,740
减去此值并将其显示为 Mr. Belly。
218
00:14:32,740 --> 00:14:39,249
2 走了多远？现在，两者之间有什么区别？
219
00:14:39,249 --> 00:14:43,240
当它变得小于郊游时停止
220
00:14:43,240 --> 00:14:47,390
你会达到那个点，你会一遍又一遍地重复这个过程。
221
00:14:47,390 --> 00:14:52,010
至于多久，好吧，直到收敛为止。
222
00:14:52,010 --> 00:14:55,490
仔细看算法，meeting pose会退化什么的speech and action algorithm
223
00:14:55,490 --> 00:14:56,060
9
224
00:14:56,060 --> 00:15:00,110
首先，所有的数据估值在英文中已经是众所周知的。
225
00:15:00,110 --> 00:15:05,630
就像最后一次看共轨晴空塔
226
00:15:05,630 --> 00:15:09,800
在不断更新这个的同时，测试之前的平均值2和数值3之间的差异是多少
227
00:15:09,800 --> 00:15:12,860
孩子们在较小的时候就停止这样做了。
228
00:15:12,860 --> 00:15:15,920
Wallander Fond de 策略如下
229
00:15:15,920 --> 00:15:19,910
通过一个个添加泵站，我纠正了Belle Ijina
230
00:15:19,910 --> 00:15:22,910
该值是从前一个值中减去的值
231
00:15:22,910 --> 00:15:26,840
呃，现在Express一直在更新，就是这样。
232
00:15:26,840 --> 00:15:30,410
数据库 sma 部分
233
00:15:30,410 --> 00:15:34,030
但是你看，这个方法也是因为你无论如何都要继续这个训练。
234
00:15:34,030 --> 00:15:35,900
我想要电脑上的肖恩
235
00:15:35,900 --> 00:15:39,620
它非常复杂，所以我稍后会告诉你悬浮。
236
00:15:39,620 --> 00:15:45,680
这种方法的缺点是只适用于简单的模型，而且只适用于数据量较小的情况。
237
00:15:45,680 --> 00:15:46,700
有
238
00:15:46,700 --> 00:15:52,459
因此，所有实验都不会超过 1000 个数据点。
239
00:15:52,459 --> 00:15:57,920
就是有这样的缺点，还要做估值的论文
240
00:15:57,920 --> 00:16:02,470
和 Jeff Nett 一样，Elevation 3 必须再次存在
241
00:16:03,100 --> 00:16:08,920
现在，这些人做了什么样的实验，才能让他们的练级效果很好呢？
242
00:16:08,920 --> 00:16:10,269
是否发生
243
00:16:10,269 --> 00:16:15,790
让我们看看你是否证明了它。大约有 4 个应用程序。
244
00:16:15,790 --> 00:16:18,790
第一次申请
245
00:16:18,790 --> 00:16:21,970
所以现在随机
246
00:16:21,970 --> 00:16:26,019
我应该收集数据吗？例如，在 vinyl class k shine 的情况下
247
00:16:26,019 --> 00:16:28,269
标签折扣 10%
248
00:16:28,269 --> 00:16:30,940
如果改变反向也是一件事，0 0 4 1
249
00:16:30,940 --> 00:16:35,500
而在多塑料西班牙的情况下，10% 的内饰 r 随机
250
00:16:35,500 --> 00:16:37,420
混合起来
251
00:16:37,420 --> 00:16:43,120
如果你看这里，第一个数据是 stamps de rest，但是是 20%
252
00:16:43,120 --> 00:16:44,500
标签
253
00:16:44,500 --> 00:16:50,589
改变它，现在国内任务起飞这个削减有多少数据？
254
00:16:50,589 --> 00:16:54,459
我正在向您展示如何擅长数据。
255
00:16:54,459 --> 00:16:58,329
x 轴现在查看我们已经完成了多少次检查。
256
00:16:58,329 --> 00:17:03,790
所以，如果下一个团队想要它，只有 20% 的初始是 100% 在一起
257
00:17:03,790 --> 00:17:06,299
可
258
00:17:06,490 --> 00:17:09,280
现在 y 轴是我孩子的性感男孩
259
00:17:09,280 --> 00:17:14,050
关于一辆车有多少 2 个信用标签
260
00:17:14,050 --> 00:17:15,970
就是这样
261
00:17:15,970 --> 00:17:20,050
Training 3 拥有 Entrain 3 整个数据库 Mr.
262
00:17:20,050 --> 00:17:25,510
让游艇自觉排序后，从最上面的数据菜单到
263
00:17:25,510 --> 00:17:26,589
一探究竟
264
00:17:26,589 --> 00:17:32,110
你知道这是这个值吗？我这样查的时候，这个
265
00:17:32,110 --> 00:17:33,760
成立
266
00:17:33,760 --> 00:17:38,080
什么样的crop tee会是一个百分比
267
00:17:38,080 --> 00:17:42,070
如果这里是厄普顿，就会像这样的直线
268
00:17:42,070 --> 00:17:46,270
当我像这样直挖 20 次时，它会上升并变成这样
269
00:17:46,270 --> 00:17:50,200
我几乎随意地做测试游戏之类的事情。
270
00:17:50,200 --> 00:17:54,610
剩下的Heller出来的时候，Reaper出来，Ren随机下来。
271
00:17:54,610 --> 00:17:57,730
riverna衣服差不多
272
00:17:57,730 --> 00:18:01,150
你可以看到 random 以几乎相同的方式进行
273
00:18:01,150 --> 00:18:07,240
如果是花类申请，现在只保留10%
274
00:18:07,240 --> 00:18:12,010
是找到另一个人，也就是剩下的10%的方法。
275
00:18:12,010 --> 00:18:16,330
应该是这样的，不过tnc shop就是一个例子
276
00:18:16,330 --> 00:18:20,680
后备箱里的蒙特卡洛车队。现在它几乎是一匹左舷马。
277
00:18:20,680 --> 00:18:22,090
有
278
00:18:22,090 --> 00:18:26,470
好吧，你看河水有多少出来了，就是开不了喉咙。
279
00:18:26,470 --> 00:18:27,340
有
280
00:18:27,340 --> 00:18:30,760
嗯，其他的都是这样
281
00:18:30,760 --> 00:18:35,890
所以如果你看这里，正如我之前所说，这个数据是 1000 个单词。
282
00:18:35,890 --> 00:18:40,090
我使用经过训练的数据，模型是数据库
283
00:18:40,090 --> 00:18:44,680
和 Lee Penrith 结束部分 v3 顶级球员
284
00:18:44,680 --> 00:18:49,870
好吧，这是什么意思，反正你要创建最后一层，所以Roses
285
00:18:49,870 --> 00:18:53,170
雷神的背景几乎相同。
286
00:18:53,170 --> 00:18:56,260
取决于一台压缩机
287
00:18:56,260 --> 00:18:59,500
这是破四万人最简单的模型。
288
00:18:59,500 --> 00:19:03,280
就这样，我做了一个简单的模型，讲了讲。
289
00:19:03,280 --> 00:19:06,600
其次现在
290
00:19:06,600 --> 00:19:10,679
克罗夫特食道多站数据之光那去把噪音放在身上
291
00:19:10,679 --> 00:19:13,320
我看了一眼我所托付的人
292
00:19:13,320 --> 00:19:18,299
当噪音稍微关闭时，现在是数据 w 和噪音 - 转到数据菜单
293
00:19:18,299 --> 00:19:21,660
可以看到数据在逐渐下降。
294
00:19:21,660 --> 00:19:24,960
这是一个很大的噪音水平，所以当原始数据很大时
295
00:19:24,960 --> 00:19:29,010
Noh Hee-ji 的图像数据 balor 小而漂亮。
296
00:19:29,010 --> 00:19:32,730
你可以看到数据人性化现在几乎与干净的图像相同。
297
00:19:32,730 --> 00:19:36,750
所以现在我要用高质量的方式证明它
298
00:19:36,750 --> 00:19:41,340
根据噪音水平，数据延迟报告表现良好。
299
00:19:41,340 --> 00:19:45,590
说明事情进展顺利
300
00:19:45,900 --> 00:19:51,120
比如大进，原来的厂牌，现在我们现在是Sunflower Roy's Cup。
301
00:19:51,120 --> 00:19:55,680
穿上的时候是小猪，原来是贝儿之前穿的，不过原来是放了个rap
302
00:19:55,680 --> 00:19:58,350
日内估值
303
00:19:58,350 --> 00:20:02,700
你可以看到 mouth lan dije - 即它的值与 4 相同
304
00:20:02,700 --> 00:20:06,300
显示歌剧标签和民间有什么可以这样踢的
305
00:20:06,300 --> 00:20:07,650
有
306
00:20:07,650 --> 00:20:11,880
随着噪音的增加，您可以看到估值逐渐下降。
307
00:20:11,880 --> 00:20:12,540
有
308
00:20:12,540 --> 00:20:17,040
在超限表达中，噪音水平和铃声有一定的集合。
309
00:20:17,040 --> 00:20:20,900
我们展示的是事物的品质
310
00:20:21,090 --> 00:20:27,090
第二个令人印象深刻，第二个有医学应用。
311
00:20:27,090 --> 00:20:30,000
数据集有6个步骤
312
00:20:30,000 --> 00:20:34,860
有 50 1 500 万个人
313
00:20:34,860 --> 00:20:39,360
这里的目的是什么?皮肤护理中的柱状癌和压力癌等三种癌症。
314
00:20:39,360 --> 00:20:43,020
找出将恢复这个问题
315
00:20:43,020 --> 00:20:47,550
这些数据来自英国的 22 个地点。
316
00:20:47,550 --> 00:20:53,070
带上。所以如果你看这里，有 500 万条数据，但最年轻的
317
00:20:53,070 --> 00:20:58,140
只能看到50万，但是服务自己出来了22条数据。
318
00:20:58,140 --> 00:21:03,420
对于这 22 个，这里的每个位置都作为数据熟食店
319
00:21:03,420 --> 00:21:05,430
看到这里
320
00:21:05,430 --> 00:21:11,130
所以550万就像爱情，但是当你做22条数据的时候
321
00:21:11,130 --> 00:21:16,850
Beta bell data ls nation 可以看成一个
322
00:21:17,290 --> 00:21:20,500
所以，如果你先看 2g
323
00:21:20,500 --> 00:21:23,290
检测结肠癌
324
00:21:23,290 --> 00:21:27,520
是2号和3号，所以几乎没有这样的战斗。
325
00:21:27,520 --> 00:21:31,540
我也找到了你标记的内容，所以我的意思是你找到了冒号时态。
326
00:21:31,540 --> 00:21:36,610
是时候拿出像我这样的东西用fuzzy t love啊哈
327
00:21:36,610 --> 00:21:41,530
当我对它进行加权时，制作了一个预跟踪模型，并做了一个部分
328
00:21:41,530 --> 00:21:44,440
是我说的最准
329
00:21:44,440 --> 00:21:47,770
在乳腺癌的情况下
330
00:21:47,770 --> 00:21:51,580
好吧，如果您在以这种方式给出重量时创建一个板条箱模型，那么最准确的
331
00:21:51,580 --> 00:21:54,160
你可以创建一个算法
332
00:21:54,160 --> 00:21:58,840
这个每个都不一样，这个现在想说的是beta 3 a
333
00:21:58,840 --> 00:22:01,750
不一样是因为标签不一样，所以可以看成是用了其他已经存在的数据。
334
00:22:01,750 --> 00:22:02,950
有
335
00:22:02,950 --> 00:22:05,630
那时候每个赛斯都不一样
336
00:22:05,630 --> 00:22:08,870
那个数据说明人类是不一样的，这是一个热的地方。
337
00:22:08,870 --> 00:22:12,080
说爱，毯子，玩家也可以在这里看到
338
00:22:12,080 --> 00:22:17,060
入学游戏分布也可以识别为 La Dada Bel 分布。
339
00:22:17,060 --> 00:22:20,240
它现在在这里做了什么 - 该值也存在
340
00:22:20,240 --> 00:22:24,500
a 这里最好不要放数据，其他的都是小权重
341
00:22:24,500 --> 00:22:30,290
就算我能有，我也根本不会放进去
342
00:22:30,290 --> 00:22:33,760
有什么特点出来
343
00:22:34,020 --> 00:22:38,580
这是什么，现在我得到了这样的数据谷
344
00:22:38,580 --> 00:22:42,140
现在
345
00:22:42,509 --> 00:22:47,549
第一行摆脱高谷
346
00:22:47,549 --> 00:22:50,729
第二行是没有低数据值的谷。
347
00:22:50,729 --> 00:22:54,809
如果看第一行，如果去掉高星的28号，4:30去掉
348
00:22:54,809 --> 00:22:57,029
性能 Ravi 非常快
349
00:22:57,029 --> 00:23:03,119
4 这实际上是 multipack q10 的结果，因为我们的值最高
350
00:23:03,119 --> 00:23:06,299
数据对制作我们的车牌模型影响最大。
351
00:23:06,299 --> 00:23:11,069
如果先删除它，性能当然会下降。
352
00:23:11,069 --> 00:23:12,449
实际上
353
00:23:12,449 --> 00:23:16,889
4t said less go and this drop sharply ah ah data la 寿司被淘汰了
354
00:23:16,889 --> 00:23:19,559
我们可以这样判断
355
00:23:19,559 --> 00:23:24,479
在第二种情况下，我们将删除最低谷的基准。
356
00:23:24,479 --> 00:23:28,919
但是，就像你在那里看到的房子一样，性能会提高
357
00:23:28,919 --> 00:23:33,239
你可以看到它变得恒定。当然，如果你摆脱越来越多的数据
358
00:23:33,239 --> 00:23:36,929
会跌，但是这里要强调的是
359
00:23:36,929 --> 00:23:42,659
当一些训练数据被删除时，而不是写入所有的训练数据
360
00:23:42,659 --> 00:23:47,099
由于它很小，因此在写入低价值数据时很容易闲聊。
361
00:23:47,099 --> 00:23:51,959
这里也是一样。
362
00:23:51,959 --> 00:23:56,579
你可以看到增加的时候
363
00:23:56,579 --> 00:23:59,089
我猜
364
00:23:59,200 --> 00:24:02,710
相反，如果我们有数据，例如，现在 1
365
00:24:02,710 --> 00:24:06,580
如果只有1000个，你会看到你需要多放什么样的数据。
366
00:24:06,580 --> 00:24:07,330
当时
367
00:24:07,330 --> 00:24:11,710
如果你输入Time Elle的数据，你可以看到表现突然是父母的。
368
00:24:11,710 --> 00:24:17,050
如果将数据放入 ，它会下降到 4 然后再次增加
369
00:24:17,050 --> 00:24:17,770
可以看到
370
00:24:17,770 --> 00:24:21,490
去2楼是分拣好远了，给什么小费？
371
00:24:21,490 --> 00:24:24,400
我稍微缩小了插图，现在当我到达这一点时，我的第一个值是
372
00:24:24,400 --> 00:24:27,730
当它进来的时候，它正在变新
373
00:24:27,730 --> 00:24:32,170
嗯，这样一来，就可以看到边先生以耐克的造型出现了。
374
00:24:32,170 --> 00:24:35,650
应该是这样出现，g当然有利于数据钟x在沉井。
375
00:24:35,650 --> 00:24:39,600
你可以说完成了
376
00:24:40,800 --> 00:24:44,430
现在，这是第三个应用程序。第三个应用程序是 Dom 的 Radak。
377
00:24:44,430 --> 00:24:46,350
我会打电话给泰特肖恩
378
00:24:46,350 --> 00:24:50,520
现在有了训练样本，天生免费
379
00:24:50,520 --> 00:24:55,590
Dix机器不同时，数据库c怎么用？
380
00:24:55,590 --> 00:24:59,070
它从问题开始。如果你看这里，是的
381
00:24:59,070 --> 00:25:02,250
他们如何适应汤姆？
382
00:25:02,250 --> 00:25:07,900
一、他们的戒指数据
383
00:25:07,900 --> 00:25:12,730
我正在窃听数据 la 并配对通信然后是大头发 6
384
00:25:12,730 --> 00:25:15,220
我的妻子删除了所有 tvn 数据
385
00:25:15,220 --> 00:25:19,480
现在将有已设置的数据波纹管
386
00:25:19,480 --> 00:25:24,760
以工具数据为权重后，板材模型
387
00:25:24,760 --> 00:25:26,140
这是一场灾难
388
00:25:26,140 --> 00:25:30,730
这样做时，当访问量很大时，鸭子或性能是服务员
389
00:25:30,730 --> 00:25:33,880
达尔文减肥100次
390
00:25:33,880 --> 00:25:38,020
这是使用数据库数据时的性能，但是性能墨水
391
00:25:38,020 --> 00:25:39,010
罗布是
392
00:25:39,010 --> 00:25:43,549
好吧，在某些情况下您可以赚取利润，但大多数时候，全力以赴。
393
00:25:43,549 --> 00:25:47,200
如您所见，第一个样本
394
00:25:47,490 --> 00:25:50,730
现在，我将把这两个
395
00:25:50,730 --> 00:25:53,429
是的，你现在想要的就是这款皮肤
396
00:25:53,429 --> 00:25:58,590
皮肤怎么样？
397
00:25:58,590 --> 00:26:02,450
很难找到带有这种干净数据标签的数据。
398
00:26:02,450 --> 00:26:06,809
每个皮肤dj都必须在谷歌上打破才能搜索。
399
00:26:06,809 --> 00:26:09,990
并且让我们看看通过约会帝国爬到那里的数据。
400
00:26:09,990 --> 00:26:13,830
但是然后，在爬取数据中，像这样，像这样，像这样
401
00:26:13,830 --> 00:26:14,700
现在
402
00:26:14,700 --> 00:26:18,929
大量未放置的数据进来。嗯，这对每个人都有好处。
403
00:26:18,929 --> 00:26:24,240
大量数据进来，所以在将所有数据收集在一起之后
404
00:26:24,240 --> 00:26:28,110
可以称为芯片数据，收集廉价数据后，数据
405
00:26:28,110 --> 00:26:31,799
通过la special只提取该类型的文件数据后，
406
00:26:31,799 --> 00:26:36,450
使用 Job 的数据，您可以使用该数据发送整列火车。
407
00:26:36,450 --> 00:26:41,610
说明Pomons比说的增长了10%以上
408
00:26:41,610 --> 00:26:43,049
有
409
00:26:43,049 --> 00:26:46,140
在第二个产品的情况下，现在
410
00:26:46,140 --> 00:26:50,730
例如，当某个性别有一个键时，跟踪数据现在是
411
00:26:50,730 --> 00:26:55,559
火车数据只包括大约20%的女性，而黑人p有优势。
412
00:26:55,559 --> 00:27:02,150
假设它很低，我们做这种性别 - 摆脱
413
00:27:02,150 --> 00:27:07,380
你有什么样的胎儿数据？你可以做性别和脚性别的测试数据是什么？
414
00:27:07,380 --> 00:27:11,100
导入不存在的测试数据时，这里效果最好
415
00:27:11,100 --> 00:27:14,580
flex 模型在这个训练数据中是性别 8。
416
00:27:14,580 --> 00:27:19,580
使用减少 1 个像素的文件提取数据后，仅在此处交易
417
00:27:19,580 --> 00:27:26,309
会是这样的结果，那时候的格式应该是夫妻俩还有个倾家荡产的小三。
418
00:27:26,309 --> 00:27:27,690
能
419
00:27:27,690 --> 00:27:32,130
其余部分相同，将 dg 数据嵌套到 usps 数据
420
00:27:32,130 --> 00:27:36,870
你写的是从任何数据中找到电子邮件和短信中的词干。
421
00:27:36,870 --> 00:27:37,890
通过
422
00:27:37,890 --> 00:27:40,230
像这样的
423
00:27:40,230 --> 00:27:44,070
创建汤姆的全神贯注情况和结果
424
00:27:44,070 --> 00:27:47,810
我举报了，你从我这里看就完事了
425
00:27:47,810 --> 00:27:52,490
啊,你看呢,以前有很多顶级选手,门罗吉格斯的时候放出来的
426
00:27:52,490 --> 00:27:56,000
299 然后第四个，ilo stress已经用过了。
427
00:27:56,000 --> 00:28:00,560
第五个是我的基础，也就是5个模型都是很简单的模型。
428
00:28:00,560 --> 00:28:05,960
现在，如果你仔细阅读论文，回归 3 数据首先是最大的哟
429
00:28:05,960 --> 00:28:07,460
我现在沸腾了
430
00:28:07,460 --> 00:28:12,370
你可以看到它们只有大约 1400 个。
431
00:28:12,690 --> 00:28:17,220
所以现在我喜欢你现在这么好这个概念现在很好
432
00:28:17,220 --> 00:28:21,510
我认为了解球员是一个很好的论点，但除此之外，
433
00:28:21,510 --> 00:28:24,929
尽管如此，我认为有很多名字。
434
00:28:24,929 --> 00:28:29,880
第一个是，即使你使用代理大厦，现在你的电脑
435
00:28:29,880 --> 00:28:31,920
复杂是非常大的。
436
00:28:31,920 --> 00:28:34,980
因为现在，8级本身就是额外的11级
437
00:28:34,980 --> 00:28:38,790
因为你有一定的组合，每次你得到一个
438
00:28:38,790 --> 00:28:42,929
缺点是你必须继续训练。
439
00:28:42,929 --> 00:28:48,200
第二，因为应用程序很无聊，所以数据越多，越多
440
00:28:48,200 --> 00:28:54,960
我们可以检查的任何波浪都称为同情心。
441
00:28:54,960 --> 00:28:57,390
的数量之间的差异
442
00:28:57,390 --> 00:29:03,210
这意味着应用程序变得越来越不准确，所以这
443
00:29:03,210 --> 00:29:07,380
不是保罗的经理在数据库任务中提出错误
444
00:29:07,380 --> 00:29:12,809
它可以产生影响，所以这篇论文是一个概念
445
00:29:12,809 --> 00:29:16,860
案例很多，但是地方比较小，只能用于简单的机型。
446
00:29:16,860 --> 00:29:20,299
有一个限制
447
00:29:20,740 --> 00:29:26,050
是的，下一步是什么，更重要的是，现在会有帮助的 ballin
448
00:29:26,050 --> 00:29:31,600
现在，beater代码也发布了，发布的代码其实是简单的语法。
449
00:29:31,600 --> 00:29:35,740
数据被公开了，Zeta却可以很酷的传递数据
450
00:29:35,740 --> 00:29:36,940
有
451
00:29:36,940 --> 00:29:39,700
而作者现在的样子
452
00:29:39,700 --> 00:29:43,810
在原始演示文稿的约 8 厘米处向公众开放
453
00:29:43,810 --> 00:29:50,170
2 如果你去桑福德教授网站上的商店，你可以找到另一个全款。
454
00:29:50,170 --> 00:29:55,200
4 介绍到此结束，如有任何问题，我将竭诚为您解答。
