Video: Cili është gabimi i përgjithësimit në mësimin e makinerive?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2023-12-15 23:53
Në mbikëqyrje të mësuarit aplikimet në mësimi i makinës dhe statistikore të mësuarit teori, gabim përgjithësimi (i njohur edhe si jashtë kampionit gabim ) është një masë se sa saktë një algoritëm është në gjendje të parashikojë vlerat e rezultatit për të dhënat e papara më parë.
Rrjedhimisht, cilat janë llojet e zakonshme të gabimeve në mësimin e makinerive?
Për problemet e klasifikimit binar, ekzistojnë dy primare llojet e gabimeve . Lloji 1 gabimet (false pozitive) dhe Lloji 2 gabimet (negativë të rremë). Shpesh është e mundur përmes përzgjedhjes dhe akordimit të modelit të rritet njëra ndërsa tjetra të zvogëlohet, dhe shpesh duhet zgjedhur se cilën lloji i gabimit është më e pranueshme.
Dije gjithashtu, çfarë është Overfitting në mësimin e makinerive? Mbipërshtatja në Mësimin e Makinerisë Mbipërshtatja i referohet një modeli që modelon shumë mirë të dhënat e trajnimit. Mbi përshtatje ndodh kur një model mëson detajet dhe zhurmën në të dhënat e trajnimit në masën që ndikon negativisht në performancën e modelit në të dhënat e reja.
Gjithashtu pyeti, çfarë është performanca e përgjithësimit?
Të performanca e përgjithësimit e një algoritmi të të mësuarit i referohet performancës mbi të dhënat jashtë kampionit të modeleve të mësuara nga algoritmi.
Çfarë është gabimi i klasifikimit?
Gabim klasifikimi . Të gabim klasifikimi Ei i një programi individual i varet nga numri i mostrave të klasifikuara gabimisht (pozitive false plus negative të rreme) dhe vlerësohet me formulën: ku f është numri i rasteve të mostrës të klasifikuara gabimisht dhe n është numri total i rasteve të mostrës.
Recommended:
Cila është gjuha më e mirë për mësimin e makinerive?
Mësimi i makinerive është një fushë në rritje e shkencës kompjuterike dhe disa gjuhë programimi mbështesin kornizën dhe bibliotekat ML. Ndër të gjitha gjuhët e programimit, Python është zgjedhja më popullore e ndjekur nga C++, Java, JavaScript dhe C#
Çfarë është zhvendosja e modelit në mësimin e makinerive?
Nga Wikipedia, Enciklopedia e Lirë. Në analitikën parashikuese dhe mësimin e makinerive, zhvendosja e konceptit do të thotë që vetitë statistikore të ndryshores së synuar, të cilën modeli po përpiqet të parashikojë, ndryshojnë me kalimin e kohës në mënyra të paparashikuara. Kjo shkakton probleme sepse parashikimet bëhen më pak të sakta me kalimin e kohës
Çfarë është korniza në mësimin e makinerive?
Çfarë është Korniza e Mësimit të Makinerisë. Korniza e mësimit të makinerisë është një ndërfaqe, bibliotekë ose mjet që i lejon zhvilluesit të ndërtojnë më lehtë dhe shpejt modele të mësimit të makinerive, pa u futur në thelbin e algoritmeve themelore
Cili është problemi i regresionit në mësimin e makinerive?
Një problem i regresionit është kur ndryshorja e prodhimit është një vlerë reale ose e vazhdueshme, si "paga" ose "pesha". Mund të përdoren shumë modele të ndryshme, më i thjeshti është regresioni linear. Përpiqet të përshtatë të dhënat me hiperplanin më të mirë që kalon nëpër pika
Cili shërbim Azure mund të sigurojë analiza të mëdha të të dhënave për mësimin e makinerive?
Përshkrimi i Rrugës së Mësimit Microsoft Azure ofron shërbime të fuqishme për analizimin e të dhënave të mëdha. Një nga mënyrat më efektive është të ruani të dhënat tuaja në Azure Data Lake Storage Gen2 dhe më pas t'i përpunoni ato duke përdorur Spark në Azure Databricks. Azure Stream Analytics (ASA) është shërbimi i Microsoft për analitikën e të dhënave në kohë reale