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...

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...

Функция рекуперации активации

Функция активации является существенным элементом при проектировании нейронной сети. Выбор функции активации даст Вам полный контроль над процессом обучения сетевой модели. После добавления этих...

Сбивающая с толку Переменная

Смешанная переменная – это статистический термин, который многие люди путают из-за используемого метода. Для начала, у разных исследователей есть разные объяснения путаницы переменных. Несмотря...

Путаница

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

Характерное проектирование

Каждый алгоритм обучения машины анализирует и обрабатывает входные данные и генерирует выходные данные. Входные данные включают в себя характеристики в столбцах. Эти столбцы структурированы...

Анализ мощности

Проверка гипотезы на статистическую мощность поможет определить вероятность эффекта. Вы можете определить истинный эффект только в том случае, если он доступен. Уверенно делая выводы...