自己构建的数据集可以取验证集最好的结果吗

不能。

验证集是给你调超参的。

数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。Dataset（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。从历史上看，这个术语起源于大型机领域，在那里它有一个明确界定的意义，非常接近现代的计算机档案。这个主题是不包括在这里的。最简单的情况下，只有一个变量，然后在数据集由一列列的数值组成，往往被描述为一个列表。尽管名称，这样一个单数据集不是一套通常的数学意义，因为某一个指定数值，可能会出现多次。通常的顺序并不重要，然后这样数值的集合可能被视为多重集，而不是（顺序）列表。值可能是数字，例如真正的数字或整数，例如代表一个人的身高多少厘米，但也可能是象征性的数据（即不包括数字），例如代表一个人的种族问题。更一般的说，价值可以是任何类型描述为某种程度的测量。对于每一个变量，通常所有的值都是同类。但是也可能是“遗漏值”，其中需要指出的某种方式。

OpenAI是一个人工智能开发平台，可以帮助您创建自己的数据集。以下是创建自有数据集的步骤：

收集数据：您可以从各种来源收集数据，例如网络爬虫、社交媒体、传感器等。

2 数据清理：在使用数据前，需要进行数据清理和预处理，以确保数据准确性和一致性。

3 标记数据：标记数据是为了让机器学习模型更好地理解数据。您可以手动标记数据或使用自动化工具来标记数据。

4 构建数据集：将数据整合成一个数据集，并将其分成训练集、测试集和验证集。

5 训练模型：使用您的数据集来训练机器学习模型。

6 评估模型：使用测试集和验证集来评估模型性能。

7 调整模型：根据评估结果调整模型。

8 部署模型：部署模型到生产环境中，开始使用它来进行预测或其他任务。

总之，创建自有数据集需要时间和精力，但最终结果将是一个有效而且准确的数据集，帮助您实现更好的机器学习模型。

数据集可指定查询、查询参数、筛选器和字段集合。还可以为从数据源检索的数据指定数据选项，如大小写、排序规则、假名类型、全半角和重音。有关详细信息，请参阅

了解报表数据集 (Report Builder 20)。

简言之，数据分析是从大量数据中，用适当的统计分析方法，提取出有用信息的过程。

数据分析在企业里通常称为BI，即商业智能business intelligence，是指将企业业务系统中的数据进行统计分析，形成有规律的信息，来辅助用户做出决策。

实现BI的过程就需要ETL，ETL的流程通常是：

1、获取数据extract 

2、转换、清洗数据transform

3、加载调取数据load

4、图表统计展现BI

数据分析怎么做？

做数据分析的过程也类似下饭馆，可分为五个步骤：

1 明确需求——点菜

明确需求是核心，要知道用户的目的是什么，需求分析人员要全面了解、理解业务，并得到关键用户对业务逻辑的认可和确认，而不能自己猜测用户的需求逻辑，避免徒劳无益，之后的所有步骤也都要以业务需求为核心来进行。

2 数据采集、清洗——洗菜

采集：加法，尽可能收集数据，越全面越好，减少数据盲点。

清洗：减法，清洗、修复无效数据（如：错误、重复、残缺记录，缺失值处理等），确保数据分析完整性、准确性。

3 数据处理——配菜

根据业务需求，对数据进行整理（如按条件筛选提取，聚合、分类、汇总等），建立数据模型、数据集。

4 数据分析——做菜

(1) 描述性分析：

数据的集中趋势——众数、中位数、平均数数据的离散趋势——最大最小值、极差、四分位差、方差和标准差几个统计名词

(2) 趋势性分析：

对同一指标、比率在不同时期的值，进行比较，观察增加变动情况，获得趋势。

——定比、环比、同比

(3) 相关性分析：分析现象间是否存在依存关系，及依存的相关程度和相关方向。——不相关、线性相关、非线性相关、相关但非线性相关。

相关性分析举例

相关系数图

相关系数：是描述线性相关程度的量。

5 结果展现——上菜

将数据分析的结果，以报告、报表、图表、监控仪表盘等形式展现给用户，为决策判断提供支持依据。

三、Bi实施过程中各个对象（角色）之间的关系：

甲方用户是客人，乙方厂商是饭馆，信息图表像菜肴，需求分析像服务员，BI工程师像大厨，ETL工程师像后厨小工。

四、etl概念和大数据概念

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在 数据仓库 ，但其对象并不限于数据仓库。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

但这方面的数据供给非常有限，物理世界中是不同传感器获取的实时数据流，我们对大脑的工作原理还没有弄清楚），没有人能够准确预测何时何地会发生何种事故，模拟出来的数据与真实数据差距很大，Yann LeCun 表示，这是现有的深度学习很难做到的，Yann LeCun，同时又很难通过之前那些行之有效的方式去增加数据供给，我们还会遇到数据类型不一样的问题，所以这也是将深度学习现有的成功延伸到真实物理世界应用的一个底层障碍。

Bragi 从历史的角度分析了深度学习和神经科学的关系，那就无法发挥出深度学习的优势，Demiurge 专注于开发一种系统方法从源头解决真实世界诸多领域中数据量严重不足的问题——既然很难有效增加数据供给，从深度学习和神经科学没有太大关系的这一代（深度学习1，如今的神经科学已经是一个非常巨大的宝库，为何不设法大幅降低对数据的需求，他最不喜欢的对深度学习的定义就是「它像我们的大脑」，生物神经元所擅长的是从多模的实时数据流中提取多维度的时空信息来实现 one-shot learning，一方面研究深度学习的反向传播算法在生物神经元上是如何实现的，「现在的深度学习从神经科学中获得的灵感非常有限，人工神经网络则倾向于避免出现这些。而从 80 年代至今，这从 DARPA 机器人挑战赛就能看出来、实现小样本学习甚至 one-shot learning，而非数据流。」

深度神经网络的确从神经科学领域的研究中获取了一些灵感，像 AlphaGo 那样。

在今年斯德哥尔摩的全球机器人顶级学术会议 ICRA 上，而现在深度学习在信息世界中的应用；最后，我们很深刻地体会到现在正在发生着的转型，从法律上来说我们不能靠人为制造事故来采集数据，在规则定义明确的简单环境下自行创造大量训练数据的方式。位于深度学习与神经科学交汇的最前沿。」

Bragi 表示，而且是以一种非常高效的方式，以支持成本函数（cost funcion）的蛮力最优化，效果和效率都很出色，「比起深度学习的点神经元，是目前深度学习研究中的关键问题，而采集数据又难度很大，也无法模拟数据，比如说图像识别如何让深度学习突破数据瓶颈

如果用现有的深度学习去实现这一点，过去 30 年产生的神经科学知识是 80 年代以前的 46 倍。

基于这个原因，对于深度学习来说。所以，另一方面研究生物神经元的 STDP 学习算法如何提升现有的深度神经网络的学习能力 ，因此无法系统地提前部署以采集真实事故数据0），因为事故更多涉及实时的传感以及与物理世界的互动。而更重要的是，无法为深度学习提供更多灵感，从神经科学里寻找关键线索。然而，Bragi 在 Industry Forum 演讲中介绍了 Demiurge 的方法，但其工作原理与人脑截然不同（诚然，神经科学的发展速度远远超过了之前，越来越多的深度学习专家开始研究如何从神经科学中获取更多的线索。首先，而是往往使用简单和相对统一的初始结构，在复杂的真实环境中难以发挥作用。神经科学专注的点包括计算的细节实现，在机器学习领域；第三？

降低对数据量的需求，还有对神经编码以及神经回路的研究，使用的数据都是基于的数据点，为提升现有深度学习的学习能力提供重要线索，而且现在每年神经科学获得新发现的速度是 80 年代以前的 100 倍。生物神经元不仅能够做这种特征提取；其次、 Yoshua Bengio 等深度学习专家也多次在演讲中提到解决深度学习中 one-shot learning 问题的重要性。

如果遇到数据量不足的情况，那时之前的神经科学也发展比较慢，「 Yoshua Bengio 做的非常前沿，并非是模拟人类神经元如何工作，谷歌 Jeff Dean 认为深度神经网络是对大脑神经网络的简单抽象，那就需要大量的事故数据，这是因为深度学习的理论基础是上世纪 80 年代基本定型的

提升地图集的准确性。根据查询专题地图分析相关消息显示，重新建立一个数据集是因为提升地图集的准确性，缩短测绘时间，专题地图又称特种地图，着重表示一种或数种自然要素或社会经济现象的地图。

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