Re: [問題] 李宏毅老師ML課程作業評分
無法知道private與public。
設定private與public最主要的目的就是，
避免有人照著評分表去"調答案"。
如果今天有人可以根據評分表去調答案，
那麼他可以在public set得到更好的結果，
但就因為調答案是隨機亂調的，
你可以在public set得到好的結果，
但是最後private set的結果根本不知道會如何，可能還變差了。
所以private與public是無法得知的，不然就很容易作弊了。
※ 引述《sarsman (DeNT15T♠)》之銘言：
: 問題類別:ML
: 問題內容:小弟是ML新手
: 最近在看李宏毅老師的ML課程影片，想以課程中的作業做練習
: 作業的評分方式是以上傳data到Kaggle後的評分為準
: 但只有當期選課的學生才能上傳並評分
: 而老師後來有釋出解答data
: 想請問自行練習的話
: 有沒有辦法run出data後，以解答data算出Kaggle上的評分？
: 作業連結：https://ntumlta.github.io/2017fall-ml-hw1/
: 更新:剛發完文就找到評分方式了...
: 原來單純是Root Mean Squared Error
: 不過請問有辦法分出240筆資料中哪些是private/public嗎QQ
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