Обучение модели просто означает определение (обучение) хороших значений для всех весов и смещений из помеченных примеров. В обучении с учителем алгоритм машинного обучения строит модель, исследуя множество примеров и пытаясь найти модель, минимизирующую потери. Проигрыш — это наказание за плохое предубеждение. То есть проигрыш — это число, указывающее, насколько плохим был прогноз модели для одного примера. Если прогноз модели совершенен, потери равны нулю; в противном случае..

Представьте, что у вас есть супергерой, который умеет летать и спасать людей от опасности. Теперь задача этого супергероя состоит в том, чтобы предсказать, насколько быстро может двигаться автомобиль, исходя из объема его двигателя. Итак, супергерой смотрит на множество автомобилей и делает прогнозы. R-квадрат похож на оценку, которая говорит нам, насколько верны предсказания супергероев. Это число от 0 до 1, где 1 означает, что предсказания супергероев идеальны, а 0 означает, что..

Это общие метрики оценки, используемые в задачах регрессии в машинном обучении: Средняя абсолютная ошибка (MAE): MAE — это среднее абсолютных различий между прогнозируемыми и фактическими значениями. Он измеряет, насколько прогнозируемые значения в среднем отличаются от фактических значений. Чем ниже значение MAE, тем лучше производительность модели. Среднеквадратическая ошибка (MSE): MSE — это среднее квадратов разностей между прогнозируемыми и фактическими значениями. Он измеряет,..

Современные браузеры с видео HTML5 наконец-то поддерживают общий видеокодек H.264. К сожалению, с форматами потоковой передачи с переменным битрейтом все не так просто. С помощью MSE браузеры могут проигрывать такие форматы. На данный момент нет JS-плеера, поддерживающего все потоковые форматы. Я хочу показать, как избежать суеты с разными игроками и создать решение, которое будет воспроизводить любой потоковый формат. Что такое адаптивная потоковая передача битрейта? Adaptive..