Публикации по теме 'loss-function'
Краткое введение в функции потерь
Очень краткое объяснение функций потерь с двумя простыми для понимания примерами известного классификатора softmax и функции потерь SVM.
вступление
Задачу прогнозирования можно рассматривать как простую задачу оптимизации. Модель пытается оптимизировать его производительность, правильно предсказывая значение. Фактическое значение, которое мы оптимизируем, называется «потерями» (которые мы, конечно же, стараемся минимизировать). Для этого модели необходима способность измерять этот..
Регрессия - почему среднеквадратическая ошибка?
Как мне узнать, какова правильная функция потерь для моего алгоритма? Потому что, если я выберу неправильную функцию потерь, я получу неправильное решение.
В машинном обучении наша главная цель - минимизировать ошибку, определяемую функцией потерь. И у каждого типа алгоритма есть разные способы измерения ошибки. В этой статье я расскажу о некоторых основных функциях потерь, используемых в алгоритмах регрессии, и о том, почему они именно такие. Давай начнем.
Предположим, у нас..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..