求华算科技python机器学习材料/化学课程

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数据标注质量直接决定模型上限，高质量的标注数据比复杂的模型架构更重要。

新手建议先用公开数据集练手，理解数据和模型的关系，再做自己的项目，基础打牢了进步很快。

模型效果不好先查数据，标注质量、类别均衡、训练测试分布，这些数据问题解决了，比调参效果明显得多。

训练数据建议先小规模试标一批，跑通模型看效果，再大规模标注，避免规范没定好就批量做导致大量返工。

模型效果不好先查数据，标注质量、类别均衡、训练测试分布，这些数据问题解决了比调参效果明显。

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类别不均衡不要只靠调参，数据层面做增强和过采样，训练层面用加权损失，双管齐下效果才好。

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