Публикации по теме 'overfitting'
Работа с переоснащением
Одной из основных проблем машинного обучения, с которой можно столкнуться, является переоснащение . Переобучение — это ситуация, когда наша модель пытается втиснуть данные, а не понять их. С технической точки зрения наша модель соответствует шуму данных, а не шаблону. Переоснащение обычно происходит, когда признаков слишком много. Переобученная модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо работает на тестовых данных.
Очевидно, вы не хотите, чтобы это произошло. Итак,..
Проблемы машинного обучения
Машинное обучение — это область информатики, которая занимается проектированием и разработкой алгоритмов, которые позволяют машинам учиться на данных и делать прогнозы или решения на основе этих данных. Хотя машинное обучение добилось значительных успехов в последние годы, оно по-прежнему сталкивается с рядом проблем, которые необходимо решить, чтобы повысить его производительность и полезность. В этом блоге мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных проблем машинного..
Экспериментирование с компромиссом смещения/дисперсии в машинном обучении
Экспериментирование с компромиссом смещения/дисперсии в машинном обучении
Предварительные требования. В этой статье предполагается базовое понимание языка программирования Python.
Здравствуйте, мои дорогие читатели! Я здесь с еще одной новой статьей, чтобы рассказать вам о концепции компромисса смещения/дисперсии в науке о данных и машинном обучении с помощью эксперимента. Я буду продолжать публиковать статьи о науке о данных и машинном обучении, чтобы упростить концепции для..
Простое объяснение регуляризации (L1 и L2)
Простое объяснение регуляризации (L1 и L2)
Однако один из наиболее важных методов повышения производительности модели сбил с толку многих специалистов по данным во время применения. В этой статье я дам простое объяснение метода регуляризации и того, почему полезно уменьшить переобучение.
Также полезно получить это понимание, прежде чем появляться на интервью по науке о данных, поскольку это один из распространенных вопросов в большинстве интервью.
Вы также можете найти реализацию..
Поиск подходящего варианта: улучшите точность модели машинного обучения
При использовании алгоритмов обучения с учителем одним из самых больших препятствий для эффективности модели является поиск правильного соответствия между целевой функцией и обучающими данными. Крайне важно избегать недообучения и переоснащения данных; как следствие, панацеи плохо работают в машинном обучении. Поиск сбалансированной подгонки часто лежит в основе любой попытки улучшить производительность модели.
Контролируемое обучение и обобщение
Обучение с учителем — это, по сути,..
Идея переобучения в нейронных сетях
Рассмотрим ситуацию: три типа студентов готовятся к экзамену, а затем проводят тест.
Во-первых (назовем его Питером): он плохо подготовился к экзамену и плохо справился с ним.
вторая (назовем ее Юлией): она все запоминала слово в слово, но к тому же он не так хорошо выступал (но лучше, чем первый парень).
В-третьих (назовем его ван): он концептуализировал вещи и связывал изученные концепции в более широком смысле, связывая их с реальными жизненными действиями, и, таким..
Что такое недообучение и переоснащение в машинном обучении?
Вы, наверное, слышали эти термины, но понимаете ли вы концепцию?
Справедливо сказать, что машинное обучение как наука столь же замечательна, сколь и сложна. По своей сути, это высокотехничный и математический подход. Но вы не можете начать царапать поверхность машинного обучения, если вы не можете понять технические свойства нетехническим способом. Например, если вы пойдете на собеседование специалиста по данным, вас неизбежно спросят: «Можете ли вы объяснить недообучение и переоснащение..
