Публикации по теме 'understanding'
В документе поясняется: «ПОНИМАНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ТРЕБУЕТ ПЕРЕСМОТРЕНИЯ ОБОБЩЕНИЯ» - ICLR’17
Оригинальную статью можно найти здесь . Это была одна из трех работ, получивших награду Best Paper Award на ICLR 2017.
Чего ожидать от этого блога: Резюме статьи и мое понимание статьи смешались с моими личными мнениями.
1. Суть статьи
Давайте начнем с попытки суммировать утверждения статьи.
Это основная претензия статьи:
В статье показано, как традиционные подходы не могут объяснить, почему большие нейронные сети хорошо обобщаются на практике.
Чтобы подробнее рассказать о..
Понимание предположений линейной регрессии
В этом посте я покажу вам необходимые допущения, необходимые для того, чтобы оценки коэффициентов линейной регрессии были беспристрастными , и расскажу о других свойствах, которые было бы неплохо иметь. В Интернете есть много версий предположений о линейной регрессии. Надеюсь, этот пост внесет ясность.
Допущение «Обязательно» 1. условное среднее значение остатков равно нулю
E(ε | X) = 0 означает, что ошибки прогнозирования нашей регрессии, как предполагается, не существуют (равны..
Понимание типов данных Js
Введение
Типы данных используются для классификации одного конкретного типа данных в языках программирования. Например, число и строка символов — это разные типы данных, которые будут обрабатываться JavaScript по-разному.
Это важно, потому что конкретный тип данных, который вы используете, будет определять, какие значения вы можете ему присвоить и что вы можете с ним сделать. То есть уметь…
Как базы данных хранят данные?
Базы данных являются важной частью современных программных систем. Они используются для эффективного, надежного и безопасного хранения и извлечения данных. Базы данных можно разделить на несколько категорий, включая реляционные, NoSQL, документно-ориентированные, графовые базы данных и другие. В каждом типе баз данных используются разные методы хранения и извлечения данных, и каждый из них имеет свой уникальный набор преимуществ и недостатков.
В этой статье мы подробно обсудим, как..
Полное руководство по пониманию ваших данных.
Оглавление
· 1) Насколько велики данные? · 2) Как выглядят данные? · 3) Каков тип данных столбца? · 4 ) Есть ли пропущенные значения? · 5) Как выглядят данные математически? · 6) Имеются ли повторяющиеся значения? · 7) Как корреляция между столбцами? · Пример:
Самый важный шаг перед началом проекта машинного обучения — сбор данных и их преобразование в более удобный формат. Наша модель машинного обучения просто не может быть обучена на собранных данных; если мы..
Я думаю, это хорошо, что истина и реальность интерпретируются и основываются на нашем понимании…
Я думаю, это хорошо, что истина и реальность интерпретируются и основываются на нашем понимании слов и языка. А так же ложь и нереальность.
Парень, который видит оранжевое небо, может быть дальтоником или иметь заболевание. Или он может просто понять, что синий цвет, который он видит, может восприниматься им как оранжевый, даже если все остальные называют его синим.
Делает ли это его неправильным? Или все остальные? Это имеет значение?
Вся система основана на символах и их..
Понимание деревьев решений (раз и навсегда!) 🙌
Эта статья предназначена для абсолютных новичков в машинном обучении, которые хотят понять один из простейших алгоритмов, но при этом один из самых важных из-за его интерпретируемости, мощности прогнозирования и использования в различных вариантах, таких как Random Forest или Gradient Boosting Trees. Эта статья также предназначена для всех тех, кто занимается машинным обучением, таких как я, которые устремились к дочерним элементам деревьев решений (случайный лес или деревья повышения..
