Как смещение и отклонение помогают классифицировать недостаточное и переобучение модели В этом блоге я попытался изучить смещение и дисперсию и то, как можно классифицировать модель на его основе. В машинном обучении, когда у нас есть данные, мы обучаем их, чтобы они могли помочь нам дать наилучшее прогнозирование новых данных. Но прежде чем мы это сделаем, нам нужно разделить данные на обучение и тестирование, чтобы получить модель, которая поможет нам в получении прогнозов с..

Переоснащение против неподгонки Разберем это на примере. Предположим, вы (пусть ваше имя будет «Поезд») и я (а я «Тест») — близнецы, и, к счастью, у нас обоих одинаковый размер талии. Теперь нам нужны брюки, и мы можем купить только одну. Сейчас «Тесту» очень лень идти в торговый центр и покупать. Итак, «Поезд» идет в торговый центр, чтобы купить брюки. СЛУЧАЙ-1- «Поезд» примерил первые штаны, которые оказались очень свободными. И подумал, что это может быть слишком свободно для..

По примеру Мы с вами постоянно пытаемся предсказать будущее. Понимание того, как ваши действия влияют на то, что произойдет, поможет вам принимать более правильные решения. Поскольку на самом деле вы не можете видеть будущее, вы используете наш прошлый опыт, чтобы найти связь между двумя или более событиями, а затем используете его, чтобы предсказать, что произойдет. Например, вы можете подумать, что открытая сетчатая дверь связана с жуками, залетающими в ваш дом. Зная это, вы, скорее..

Типы регуляризации в машинном обучении Руководство для начинающих по регуляризации в машинном обучении. В этой статье мы рассмотрим, что такое регуляризация, зачем она нам нужна и какие типы регуляризации обычно используются в моделях машинного обучения. Почему регуляризация? Регуляризация часто используется как решение проблемы переобучения в машинном обучении. Распространенные причины переобучения: Когда модель достаточно сложна, чтобы начать моделировать шум в обучающих..