Video: Ano ang error sa generalization sa machine learning?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Sa pinangangasiwaan pag-aaral mga aplikasyon sa machine learning at istatistika pag-aaral teorya, error sa paglalahat (kilala rin bilang out-of-sample pagkakamali ) ay isang sukatan kung gaano katumpak ang isang algorithm na mahulaan ang mga halaga ng kinalabasan para sa dati nang hindi nakikitang data.
Dahil dito, ano ang mga karaniwang uri ng error sa machine learning?
Para sa mga problema sa pag-uuri ng binary, mayroong dalawang pangunahing mga uri ng pagkakamali . Uri 1 mga pagkakamali (mga maling positibo) at Uri 2 mga pagkakamali (mga maling negatibo). Madalas na posible sa pamamagitan ng pagpili ng modelo at pag-tune upang madagdagan ang isa habang binabawasan ang isa, at kadalasan ay dapat piliin ng isa kung alin uri ng error ay mas katanggap-tanggap.
Alamin din, ano ang Overfitting sa machine learning? Overfitting sa Machine Learning Overfitting ay tumutukoy sa isang modelo na masyadong nagmomodelo ng data ng pagsasanay. Overfitting nangyayari kapag natutunan ng isang modelo ang detalye at ingay sa data ng pagsasanay hanggang sa negatibong epekto nito sa pagganap ng modelo sa bagong data.
Tinanong din, ano ang generalization performance?
Ang pangkalahatang pagganap ng isang algorithm sa pag-aaral ay tumutukoy sa pagganap sa out-of-sample na data ng mga modelong natutunan ng algorithm.
Ano ang error sa pag-uuri?
Error sa Pag-uuri . Ang pagkakamali sa pag-uuri Ei ng isang indibidwal na programa i ay nakasalalay sa bilang ng mga sample na hindi wastong naiuri (mga maling positibo at maling negatibo) at sinusuri ng formula: kung saan ang f ay ang bilang ng mga sample na kaso na hindi wastong inuri, at n ay ang kabuuang bilang ng mga sample na kaso.
Inirerekumendang:
Ano ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng error detecting at error correcting code?
Ang parehong pagtuklas ng error at pagwawasto ng error ay nangangailangan ng ilang halaga ng kalabisan na data na maipadala kasama ang aktwal na data; ang pagwawasto ay nangangailangan ng higit pa sa pagtuklas. Ang mga parity bit ay isang simpleng diskarte para sa pagtuklas ng mga error. Ang parity bit ay isang dagdag na bit na ipinadala kasama ang data na simpleng 1-bit na kabuuan ng data
Ano ang machine learning gamit ang Python?
Panimula Sa Machine Learning gamit ang Python. Ang machine learning ay isang uri ng artificial intelligence (AI) na nagbibigay sa mga computer ng kakayahang matuto nang hindi tahasang nakaprograma. Nakatuon ang machine learning sa pagbuo ng Mga Computer Program na maaaring magbago kapag nalantad sa bagong data
Ano ang dapat kong matutunan para sa machine learning?
Mas mainam kung matuto ka nang higit pa tungkol sa sumusunod na paksa nang detalyado bago mo simulan ang pag-aaral ng machine learning. Teorya ng Probability. Linear Algebra. Teoryang Graph. Teorya ng Optimization. Pamamaraan ng Bayesian. Calculus. Multivariate Calculus. At mga programming language at database tulad ng:
Ano ang machine learning sa artificial intelligence?
Ang machine learning (ML) ay ang sangay ng agham na nakatuon sa pag-aaral ng mga algorithm at istatistikal na modelo na ginagamit ng mga computer system upang magsagawa ng isang partikular na gawain nang hindi gumagamit ng tahasang mga tagubilin, na umaasa sa mga pattern at hinuha sa halip. Ito ay nakikita bilang isang subset ng artificial intelligence
Ano ang model drift sa machine learning?
Mula sa Wikipedia, ang malayang ensiklopedya. Sa predictive analytics at machine learning, ang concept drift ay nangangahulugan na ang mga istatistikal na katangian ng target na variable, na sinusubukang hulaan ng modelo, ay nagbabago sa paglipas ng panahon sa mga hindi inaasahang paraan. Nagdudulot ito ng mga problema dahil nagiging hindi gaanong tumpak ang mga hula habang lumilipas ang oras