Утечка (машинное обучение)
Утечка (машинное обучение) Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации данных. Без присмотра: обучение […]
Утечка (машинное обучение) Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации данных. Без присмотра: обучение […]
Многоклассовая классификация Основы многоклассовой классификации Многоклассовая классификация — это задача классификации экземпляров в более чем два класса. Бинарная классификация —
Компромисс между предвзятостью и дисперсией Определение и важность смещения и дисперсии Смещение и дисперсия являются ключевыми характеристиками оценки, влияющими на
Механизм решения первопричин Обзор движка RCASE RCASE — запатентованный алгоритм, разработанный Warwick Manufacturing Group. Разработка началась в 2003 году для
Общая эксплуатационная характеристика Основы кривой оглавления (TOC) TOC используется для оценки диагностической способности классификатора. Кривая TOC показывает соотношение между количеством
Чувствительность и специфичность Определение и использование терминов Чувствительность: доля истинно положительных результатов теста. Специфичность: доля истинно отрицательных результатов теста. Положительное
Граница принятия решения Основы статистической классификации Граница принятия решения разделяет векторное пространство на два класса. Классификатор определяет принадлежность точек к
Масштабирование по Платту Контролируемое обучение Обучение с учителем, где данные классифицируются с помощью заранее определенных правил. Обучение без присмотра Обучение,
Бинарная классификация Основы бинарной классификации Бинарная классификация делит элементы на две группы. Примеры задач: медицинское обследование, контроль качества, поиск информации,
Вероятностная классификация Контролируемое обучение Обучение без присмотра Онлайн-обучение Пакетное обучение Мета-обучение Обучение под непосредственным наблюдением Самостоятельное обучение Обучение с подкреплением
Линейный классификатор Классификация и дискриминация Классификация — это процесс разделения данных на классы. Дискриминация — это процесс различения между классами.
Оценка произношения Основы автоматической оценки произношения Автоматическая оценка произношения использует распознавание речи для проверки правильности произношения. Применяется в компьютерном обучении
Автоматизированная оценка эссе История и развитие автоматической оценки эссе Автоматическая оценка эссе (AES) используется для оценки письменных работ в различных
Ложноположительные и ложноотрицательные результаты Определение и типы ошибок в бинарной классификации Ложноположительный результат указывает на наличие состояния, когда его нет.
Рабочая характеристика приемника Основы ROC-анализа ROC-анализ используется для оценки эффективности классификаторов. Кривая ROC показывает зависимость между истинно положительными и ложно
Матрица путаницы Определение матрицы путаницы Матрица путаницы используется для визуализации производительности алгоритмов классификации. Она представляет собой таблицу с двумя строками
Метод опорных векторов Основы SVM SVM — это метод машинного обучения, который использует линейные классификаторы для разделения данных на классы.
Наивный байесовский классификатор Основы Наивного Байеса Наивный Байес — простой алгоритм классификации, основанный на вероятностях. Используется для классификации объектов с
Алгоритм K-ближайших соседей Основы классификации K-ближайших соседей K-ближайших соседей (k-NN) — это алгоритм классификации, который использует евклидово расстояние для определения
Прогнозирующее моделирование Прогнозирующее моделирование Прогнозирующее моделирование — это метод, который использует исторические данные для предсказания будущих событий. Прогнозирующее моделирование широко