Публикации по теме 'predictive-modeling'
Методы ансамбля дерева решений
Одно дерево решений редко хорошо обобщается на данные, на которых оно не было обучено. Однако мы можем комбинировать прогнозы большого количества деревьев решений, чтобы делать очень точные прогнозы. С математической точки зрения дерево решений имеет низкую систематическую ошибку и высокую дисперсию. Усреднение результата множества деревьев решений снижает дисперсию, сохраняя при этом низкую погрешность. Объединение деревьев известно как «метод ансамбля». В этой статье я расскажу о трех..
Понимание регуляризации
Проработав в течение многих лет региональным менеджером в офисе в Скрэнтоне, вы назначены в офис в Стэмфорде в той же организации. Поскольку у вас были большие успехи на предыдущей должности, вы предсказываете те же результаты и в этой новой должности. По сути, это та же работа. Однако через несколько недель вы понимаете, что ваше предсказание было неверным.
По этой аналогии ваш успех в вашей предыдущей роли может отражать успех прогнозов в наборах данных обучения. Вы так хорошо..
Новые материалы
Очистить файлы Program .cache в Ubuntu 20.10
Очистите кеш за несколько простых шагов!
GNU / Linux реализовал эффективное управление хранилищем для своих пользователей. Но заметили ли вы, что в вашей системе Linux заканчивается место,..
Использование Node.js для чтения действительно больших файлов (часть 1)
В этом сообщении в блоге есть интересный источник вдохновения. На прошлой неделе кто-то на одном из моих каналов в Slack опубликовал тестовое задание, которое он получил на должность..
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Как машинное обучение?
Машинное обучение ( ML ) - это исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по..
Шаблон CQRS — C#
Этот архитектурный шаблон в основном говорит о том, что мы можем использовать одну модель для операций чтения, а другую — для операций записи. Звучит хорошо, но реализовать его может быть..
Освоение функций потерь в машинном обучении для регрессии: полное руководство по оптимизации…
Введение:
Функция потерь является важным компонентом алгоритмов машинного обучения и статистических моделей. Его роль заключается в измерении несоответствия между прогнозируемым выходом модели и..
10 языков программирования, которые изменят мир в 2023 году
Мир программирования постоянно развивается, и востребованные языки постоянно меняются. Однако есть несколько языков, которые выдержали испытание временем и по-прежнему очень ценны для изучения в..
Чем заняться в наших библиотеках (апрель 2023 г.)
В апреле этого года мы празднуем обучение по-разному — от принятия позитивного и устойчивого мышления до понимания и сохранения местных популяций пчел, а также изучения новейших и новейших..