Публикации по теме 'accuracy'
Точность против отзыва — Основные метрики в машинном обучении
В машинном обучении точность и полнота — это метрики, используемые для оценки того, насколько хорошо работает модель. В этой статье подробно объясняется, что они из себя представляют.
В машинном обучении точность и полнота — это метрики, используемые для оценки того, насколько хорошо работает модель. В этой статье объясняется, что они из себя представляют, и даются ответы на популярный вопрос точность или полнота .
Мы рассмотрим, как вычислить точность и полноту. Мы также обсудим..
Обучение ансамблю: две головы лучше, чем одна?
В области машинного обучения одним из наиболее эффективных способов повышения точности прогностических моделей является ансамблевое обучение. Ансамбльное обучение — это мощный метод, который объединяет прогнозы нескольких моделей для повышения общей точности системы машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим различные типы ансамблевого обучения и некоторые популярные модели в каждом типе.
Проблемы машинного обучения, такие как классификация, регрессия и кластеризация, могут быть..
Роль ансамблевых методов в машинном обучении
ВВЕДЕНИЕ
Методы ансамбля позволяют комбинировать множество моделей машинного обучения (также известных как «базовые модели») для создания более эффективной модели. Методы ансамбля не имеют преимуществ, если производительность модели не является основной целью [1]. Если вашей целью в проекте машинного обучения является создание модели с наилучшей производительностью, то эта статья для вас.
Мы узнаем о ансамблевых методах, таких как стекирование, бэггинг и бустинг, и поймем, как они..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..