Ух ты, это название беспорядок! Это потому, что мы собираемся рассмотреть 4 концепции, и написание каждой из них по отдельности может привести к еще большему беспорядку. Как бы то ни было, надеюсь, вы здесь после этого титула и готовы заняться математикой 😎 Среднее значение суммы случайных некоррелированных / коррелированных переменных: Прежде чем рассматривать дисперсию случайных величин, давайте поговорим об их средних значениях. Скажем, в среднем ожидается увидеть 4 человека в..

Сталкивались ли вы когда-нибудь с ситуацией при кодировании, когда вы знаете, какой тип возвращаемого значения будет иметь функция, но еще не написали эту функцию или тип, который будет возвращен? Что ж, в таком случае dart предлагает своим разработчикам typedef . давайте сначала посмотрим на определение typedef для dart: Определение: typedef или псевдоним типа функции дает типу функции имя, которое вы можете использовать при объявлении полей и возвращаемых типов...

Люди не понимают, что такое понимание. Я пришел к такому выводу после того, как внимательно следил за дебатами о будущем ИИ и впоследствии прочитал тонны литературы. Существует множество концепций, которые подходят к этому вопросу с разных точек зрения: антропологической, вычислительной, математической, педагогической, физиологической, психологической и даже квантово-физической. Можно попытаться набросать смутный набросок единой теории понимания, наложив друг на друга хотя бы наиболее..

Чтобы прогнозировать новые данные, модель необходимо сначала обучить. Итак, важно разделить ваши наборы данных на определенный процент обучающего набора и определенный процент тестовых наборов. Поэтому случайным образом перемешивание данных в любых наборах данных необходимо для того, чтобы не привести к систематические ошибки в прогнозе данных . Приведу один пример предубеждений! Предположим, у вас есть файл с ценами на жилье, где у вас есть верхние шесть строк, состоящие из..

K-NN — самый дружественный алгоритм в машинном обучении. K-NN можно использовать как для задач классификации, так и для регрессии. Эта концепция прогнозирования меток данных на основе ближайших соседей называется индуктивным обучением. Мы выбираем k-близлежащих соседей, чтобы принять решение о классификации. В приведенном выше уравнении мы видим, что предсказанная метка y является модой ближайших соседей. Например, аналогия применяется к K-NN, у нас есть набор чисел, например..