Coursera Learner working on a presentation with Coursera logo and

Мультиколлинеарность

Благодаря все более совершенным алгоритмам машинного обучения и глубокого обучения можно решить практически любую проблему с помощью соответствующих наборов данных. Однако по мере увеличения...

Хи-тест

При разработке модели машинного обучения вы можете столкнуться с множеством проблем. Одна из распространенных проблем, связанных с выбором признаков, определяет, насколько релевантны входные признаки...

Байесские сети

Создание вероятностной модели может быть сложным делом, но окажется полезным в процессе обучения на станке. Для создания такой графической модели необходимо найти вероятностные связи...

Bias Vs. Variance

Bias и Variance – это две основные ошибки прогноза, которые чаще всего возникают во время модели машинного обучения. Машинное обучение решает многочисленные проблемы, которые...

Простое объяснение концепции обратного размножения

Обратное размножение является необходимым инструментом или алгоритмом для внесения улучшений, когда вы испытываете плохие результаты от машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Когда вы...

Лог-лосс

В машинном обучении вы можете решать задачи предсказательного моделирования через задачи классификации. Для каждого наблюдения в модели необходимо предсказать метку класса. Входные данные будут...

SMOTE

В этой статье будет обсуждаться, как модуль SMOTE помогает увеличить недопредставленные числа в наборе данных модели машинного обучения. SMOTE – это лучший метод, который...

Функциональное программирование

В функциональном программировании вы разрабатываете программное обеспечение, используя чистые функции. Кроме того, оно снижает риск побочных эффектов, изменения данных и совместного состояния. Вы можете...

R-CNN, быстрый R-CNN, более быстрый R-CNN, YOLO – алгоритмы обнаружения объектов

R-CNN Чтобы обойти вопрос выбора бесчисленных районов, Росс Гиршик и др. предложили методику, при которой мы используем конкретную погоню за тем, чтобы отделить от...

Путаница

Процесс классификации помогает распределить набор данных по различным классам. Модель машинного обучения позволяет это сделать: – сформулировать проблему, – Соберите данные, – Добавьте переменные,...