Публикации по теме 'hyperparameter-tuning'
Не зацикливайтесь на настройке гиперпараметров
Поздравляем, вы начинаете создавать настоящие модели с машинным обучением! Вы загрузили свой CSV-файл и выбрали модель для работы, теперь все, что вам нужно сделать, это найти правильную комбинацию параметров модели, чтобы ваша модель сияла… верно? Неправильный!
Мусор на входе, мусор на выходе.
Хотя настройка модели, безусловно, необходима (поскольку бесплатных обедов не бывает ), мы должны спросить себя, сидя и наблюдая, как наш поиск по сетке стучит по 100 000 различных..
Регрессионные модели на конкурсе цен на жилье Kaggle
Прогнозирование цены дома с учетом различных метаданных о недвижимости существует с самого начала машинного обучения. В этой статье я расскажу о своем решении и, что более важно, обсужу свои результаты, оценив созданные модели. К концу нашего короткого, но насыщенного путешествия по науке о данных вы познакомитесь с различными алгоритмами регрессионного машинного обучения, основанными на деревьях решений. Во-вторых, вы узнаете, что такое настройка гиперпараметров, и получите некоторое..
Изучение наилучшего размера теста, количества сгибов и повторяющихся задержек
Изучение выигрышей в гарантированной, поддерживаемой и средней точности; обнаруживать предубеждения
Хотя люди говорят, что от 10% до 30% — это хороший размер теста, он очень зависит от проблемы. Хорошей отправной точкой является то, что я называю гарантированной точностью — точность минус два стандартных отклонения. Используя репрезентативную, но не точно настроенную фиктивную модель, можно смоделировать множество случайных семян разных размеров теста. Возьмите среднее значение и..
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..