MSAI 300 · 人工智能基础 · 第二讲互动版 v4
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钓鱼塘大学 v4 · 数据三分版

练习池 → 模拟考池 → 高考池
高考成绩只能公布一次

按 PPT 第 13 页严格三分:训练 70% · 验证 15% · 测试 15%
模拟考能多看几次,高考成绩点完就锁死——这才是真实泛化能力。

🐱
喵老板
欢迎光临。今天的新规矩:你的高考池被我锁起来了,玩到最后才能开。先在练习池+模拟考池上调你的装备。
step 1/3 · 渔具店配置中
① 渔具店 👤 人决定
② 出海钓鱼 🤖 机器训练
③ 战绩评定 👤 人评判
🤖 不会调?让喵老板帮你网格搜索
自动试 12 组装备组合,看哪组在模拟考池上表现最好,按排名给你看。点"采用"自动填入配置。
准备中...

🎒 渔具店

按 PPT 把超参数分成 数据准备 · 模型设定 · 模型训练 三类。每个装备背后是真实 ML 概念。

🗺️ A. 数据准备
超参数 (1) · Data Preparation
👤 你决定
鱼塘地图 true f(x)
鱼群规模 dataset size20
水浑浊度 noise σ1.0
📊 数据三分(练习/模考/高考)train/val/test split
练习 70%
模考 15%
高考 15%
模拟考池占比 validation %0.15
高考池占比 test %0.15
数据增强 augmentation
练习池里加镜像鱼
🎣 B. 模型设定
超参数 (2) · Model Configuration
👤 你决定
鱼竿节数 polynomial degree d1
次数越高越容易过拟合。
⚙️ C. 模型训练
超参数 (3) · Training
👤 你定 → 🤖 机器执行
急性子 η learning rate0.02
体力上限 max epoch1000
早收工 early stopping
模拟考池损失上升就收工
🛡️ D. 防过拟合装备
PPT 第 17-19 页 · 防卷神器
👤 你决定
L1 参数管制 L1 reg λ0
L2 参数管制 L2 reg λ0
Dropout dropout p0
🎯 E. 评判标准
性能指标 · PPT 第 47-53 页
👤 你决定
主要 KPI
钓中阈值 ε 1.5
🚀 准备就绪
出海钓鱼
高考池将被锁定,训练时不参与
战绩页才能公布,且只能公布一次

📖 游戏术语 ↔ 机器学习术语 · 全对照

v4 新增:三池数据 + 高考一次性 + 自动网格搜索,对应 PPT 第 13 页课件原图。

📊 数据三分 · PPT 第 13 页核心
池子比喻用途
练习池 70%平时练习Training Set · 训练参数
模拟考池 15%模拟考·可多碰Validation · 调超参/早停
高考池 15%高考·只能碰一次Test · 最终评估
🤖 自动搜索 · v4 新增
动作中文英文
喵老板试 12 组网格搜索Grid Search
按模拟考损失排名验证集调参Validation-based Tuning
采用最优选超参Best Hyperparameters
🗺️ 数据准备
装备中文英文
鱼塘地图特征工程Feature Engineering
鱼群规模数据集大小Dataset Size N
水浑浊度噪声Noise σ
水中倒影数据增强Data Augmentation
🎣 模型 + 训练
装备中文英文
鱼竿节数多项式次数Polynomial Degree
急性子学习率η · Learning Rate
体力上限最大训练周期Max Epoch
早收工早停Early Stopping
自动摸鱼梯度下降Gradient Descent
🛡️ 防过拟合
装备中文英文
L1 参数管制L1 正则化Loss + λ·Σ|wᵢ|
L2 参数管制L2 正则化Loss + λ·Σwᵢ²
Dropout随机失活Dropout p
早收工早停Early Stopping
🎯 评估指标
战绩中文公式
钓中率准确率Correct / Total
精确率PrecisionTP / (TP + FP)
召回率RecallTP / (TP + FN)
F1 水桶F1 Score2·P·R / (P+R)