Показатели эффективности, смещение и дисперсия алгоритмов машинного обучения

Можно использовать множество показателей того, обучилась программа или нет для более эффективного выполнения своих задач. В задачах обучения с учителем многие показатели эффективности измеряют число ошибок прогнозирования. Есть две основных причины ошибок прогнозирования — это смещение модели и ее дисперсия. Читать далее...

		Это интересно Это интересно 0 0	Как всё будет выглядеть в блоге: Показатели эффективности, смещение и дисперсия алгоритмов машинного обучения Можно использовать множество показателей того, обучилась программа или нет для более эффективного выполнения своих задач Скопируйте код для блога: <div style="border:1px solid #E8E8E8;margin:10px auto;padding:10px 15px;"> <a href="https://subscribe.ru/" style="display:block;"><img src="https://subscribe.ru/img/logokanal.png" style="margin:0;border: 0;" alt=""/></a> <a href="https://subscribe.ru/group/robototehnika/8361606/" style="border-color:#E8E8E8;border-style:solid;border-width:1px 0;color:#555555;display:block;font-family:trebuchet MS;font-size:1.2em; font-weight:bold;margin:5px 0;padding:5px 0;text-decoration:none;"> Показатели эффективности, смещение и дисперсия алгоритмов машинного обучения </a> <div class="insert-intro" style="font-family:trebuchet MS;">Можно использовать множество показателей того, обучилась программа или нет для более эффективного выполнения своих задач </div> </div> Показатели эффективности, смещение и дисперсия алгоритмов машинного обучения <div style="border:1px solid #E8E8E8;margin:10px auto;padding:10px 15px;"> <a href="https://subscribe.ru/" style="display:block;"><img src="https://subscribe.ru/img/logokanal.png" style="margin:0;border: 0;" alt=""/></a> <a href="https://subscribe.ru/group/robototehnika/8361606/" style="border-color:#E8E8E8;border-style:solid;border-width:1px 0;color:#555555;display:block;font-family:trebuchet MS;font-size:1.2em; font-weight:bold;margin:5px 0;padding:5px 0;text-decoration:none;">Показатели эффективности, смещение и дисперсия алгоритмов машинного обучения</a> <div style="font-family:trebuchet MS;">Можно использовать множество показателей того, обучилась программа или нет для более эффективного выполнения своих задач </div> </div>

Андрей Антонов

08.04.2015

В избранное Пожаловаться Просмотров: 825

Следить

Комментарии ⁰

Робототехника 18114

Последние откомментированные темы:

Показатели эффективности, смещение и дисперсия алгоритмов машинного обучения

Комментарии временно отключены

Открытая группа
91 участник