Przejdź do treści

Divide et impera

  • Kontakt
  • O nas
  • O nas
  • Kontakt

Tag: obciążenie

Algorytmy

Obciążenie a wariancja – złoty środek w uczeniu modelu (bias-variance tradeoff)

W tym artykule opowiemy sobie o jednym z głównych problemów nadzorowanego uczenia maszynowego, którym jest znalezienie kompromisu pomiędzy redukcją obciążenia a redukcją wariancji w modelowaniu (ang. bias-variance tradeoff).

9 września 2020
Divide et impera
  • Algorytmy
  • Modelowanie
  • Statystyka
  • Off top
  • Kontakt
  • O nas
  • Kontakt
  • O nas

Wyszukiwanie

Archiwa

  • listopad 2020
  • październik 2020
  • wrzesień 2020
  • sierpień 2020
  • lipiec 2020
  • czerwiec 2020

Tagi

AI algorytmy AR ARMA Autoregressive bagging boosting ciekawostki data science ekonometria ensemble learning ilorazy szans implementacja k-means klasyfikacja krzywa ROC lasso metoda największej wiarygodności min max model logistyczny model logitowy modelowanie szeregów czasowych normalizacja odds ratio Prawo Benforda python r random forest regresja regresja logistyczna ridge Rozkład Benforda scikit standaryzacja statmodels statystyka szeregi czasowe sztuczna inteligencja uczenie maszynowe uczenie nadzorowane uczenie nienadzorowane uczenie przez wzmacnianie uczenie zespołowe unitaryzacja xgboost

© 2023 Divide et impera

© 2023 Divide et impera

Dumnie wspierany przez WordPress | Motyw: Blogito by BlogOnYourOwn.com.