Проблемы обучения алгоритмов машинного обучения с несбалансированными данными Оглавление: "Введение" Что такое несбалансированные данные? Влияние на границы принятия решений и прогнозы Вводящие в заблуждение показатели эффективности Методы обработки несбалансированных данных "Заключение" 1. Введение "Демистификация проблем машинного обучения"  – это серия блогов, в которых я освещаю проблемы и проблемы, возникающие при обучении алгоритма машинного обучения из-за..

Как легко построить границу принятия решения для любого алгоритма классификации Определение границы принятия решения В задачах классификации с двумя или более классами граница решения - это гиперповерхность, которая разделяет базовое векторное пространство на наборы, по одному для каждого класса. Эндрю Нг представляет собой прекрасный пример границы принятия решения в логистической регрессии . Мы знаем, что существуют некоторые линейные (например, логистическая регрессия) и..