Wieloliniowość
Dzięki coraz bardziej zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, można rozwiązać niemal każdy problem przy użyciu odpowiednich zbiorów danych. Jednak wraz ze wzrostem...
Straty logarytmiczne
W uczeniu maszynowym, można rozwiązać modelowanie predykcyjne poprzez problemy klasyfikacji. Dla każdej obserwacji w modelu, musisz przewidzieć etykietę klasy. Dane wejściowe będą zawierały dowolną...
Dekompozycja wartości pojedynczej
Analiza składowych głównych i dekompozycja wartości pojedynczych to jedne z dwóch popularnych pojęć algebry liniowej w uczeniu maszynowym. Czy po zebraniu surowych danych możliwe...
Relu Funkcja aktywująca
Funkcja aktywacji jest niezbędnym elementem przy projektowaniu sieci neuronowej. Wybór funkcji aktywacji da Ci pełną kontrolę nad procesem uczenia modelu sieciowego. Po dodaniu tych...
Zmienna współzależna
Confounding variable jest terminem statystycznym.Koncepcja ta jest nieco myląca dla wielu ludzi z powodu metody do wykorzystania. Na początek, różni badacze mają różne wyjaśnienia...
