Video: Ni kosa gani la jumla katika ujifunzaji wa mashine?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Katika kusimamiwa kujifunza maombi katika kujifunza mashine na takwimu kujifunza nadharia, kosa la jumla (pia inajulikana kama sampuli ya nje kosa ) ni kipimo cha jinsi algoriti inavyoweza kutabiri thamani za matokeo kwa data ambayo haikuonekana kwa usahihi.
Kwa hivyo, ni aina gani za makosa ya kawaida katika ujifunzaji wa mashine?
Kwa shida za uainishaji wa binary, kuna mbili za msingi aina ya makosa . Aina 1 makosa (chanya za uwongo) na Aina 2 makosa (hasi za uwongo). Mara nyingi inawezekana kupitia uteuzi wa mfano na kurekebisha kuongeza moja huku ukipunguza nyingine, na mara nyingi mtu lazima achague ipi. aina ya makosa inakubalika zaidi.
Pia Jua, Kuzidisha kupita kiasi ni nini katika ujifunzaji wa mashine? Kutoshea kupita kiasi katika Kujifunza Mashine Kupitisha Kupitisha inarejelea mfano unaoonyesha data ya mafunzo vizuri sana. Kutosha kupita kiasi hutokea wakati mwanamitindo anapojifunza maelezo na kelele katika data ya mafunzo kwa kiwango ambacho huathiri vibaya utendaji wa modeli kwenye data mpya.
Pia iliulizwa, utendaji wa jumla ni nini?
The utendaji wa jumla ya algorithm ya kujifunza inarejelea utendaji kwenye data ya nje ya sampuli ya mifano iliyojifunza na algorithm.
Hitilafu ya uainishaji ni nini?
Hitilafu ya Uainishaji . The kosa la uainishaji Ei ya programu ya mtu binafsi i inategemea idadi ya sampuli zilizoainishwa kimakosa (chanya za uwongo pamoja na hasi za uwongo) na inatathminiwa na fomula: ambapo f ni idadi ya kesi za sampuli zilizoainishwa kimakosa, na n ni jumla ya idadi ya kesi za sampuli.
Ilipendekeza:
Je! ni sekta gani zinazotumia ujifunzaji wa mashine?
Viwanda vingi vinavyofanya kazi na data kubwa vimetambua thamani ya teknolojia ya Kujifunza Mashine. Mafunzo ya Mashine Yanatumika Sana Sekta ya Huduma ya Afya. Sekta ya Huduma za Kifedha. Sekta ya Rejareja. Sekta ya Magari. Mashirika ya Serikali. Viwanda vya Usafiri. Viwanda vya Mafuta na Gesi
Uelekeo wa mfano katika ujifunzaji wa mashine ni nini?
Kutoka Wikipedia, ensaiklopidia ya bure. Katika uchanganuzi wa ubashiri na ujifunzaji wa mashine, kuelea kwa dhana kunamaanisha kuwa sifa za takwimu za kigezo lengwa, ambacho mtindo unajaribu kutabiri, hubadilika baada ya muda kwa njia zisizotarajiwa. Hii husababisha matatizo kwa sababu utabiri huwa si sahihi kadiri muda unavyosonga
Je! ni shida gani ya urekebishaji katika ujifunzaji wa mashine?
Tatizo la urejeshi ni wakati tofauti ya pato ni thamani halisi au inayoendelea, kama vile "mshahara" au "uzito". Mifano nyingi tofauti zinaweza kutumika, rahisi zaidi ni urejeshaji wa mstari. Inajaribu kutoshea data na ndege bora zaidi ambayo hupitia alama
Ni huduma gani ya Azure inaweza kutoa uchanganuzi mkubwa wa data kwa ujifunzaji wa mashine?
Njia ya Kujifunza Maelezo Microsoft Azure hutoa huduma thabiti za kuchanganua data kubwa. Mojawapo ya njia bora zaidi ni kuhifadhi data yako katika Azure Data Lake Storage Gen2 na kisha kuichakata kwa kutumia Spark kwenye Azure Databricks. Azure Stream Analytics (ASA) ni huduma ya Microsoft ya uchanganuzi wa data wa wakati halisi
Ni algorithms gani za uainishaji katika ujifunzaji wa mashine?
Hapa tuna aina za algoriti za uainishaji katika Kujifunza kwa Mashine: Viainishi vya Mistari: Urejeleaji wa Upangiaji, Kiainisho cha Naive Bayes. Jirani wa Karibu. Kusaidia Mashine za Vector. Miti ya Maamuzi. Miti iliyoimarishwa. Msitu wa nasibu. Mitandao ya Neural