🎯 Отличный момент, чтобы поговорить про смещение (bias) и разброс (variance)
Разложение ошибки модели на смещение и разброс называется bias-variance decomposition. Bias показывает, насколько предсказания алгоритма систематически отклоняются относительно истинных значений. Variance характеризует разброс предсказаний в зависимости от обучающей выборки.
В целом, смещение говорит о том, насколько близкие к истинным значения выдаёт модель, а разброс — насколько она чувствительна к изменениям в обучающей выборке.
Есть такое понятие как trade-off (компромисс) между bias и variance. Идея состоит в том, чтобы найти баланс, при котором модель достаточно сложна, чтобы выдавать приближённые к реальным ответы (низкий bias), но также имеет способности к обобщению, чтобы работать хорошо на новых данных (низкий variance).
Если модель недообучена, она не сможет уловить сложные закономерности в данных (высокий bias), но будет более стабильно работать на новых данных (низкий variance). Если модель переобучена, она будет отлично работать на тренировочных данных (низкий bias), но плохо на новых (высокий variance).
🎯 Отличный момент, чтобы поговорить про смещение (bias) и разброс (variance)
Разложение ошибки модели на смещение и разброс называется bias-variance decomposition. Bias показывает, насколько предсказания алгоритма систематически отклоняются относительно истинных значений. Variance характеризует разброс предсказаний в зависимости от обучающей выборки.
В целом, смещение говорит о том, насколько близкие к истинным значения выдаёт модель, а разброс — насколько она чувствительна к изменениям в обучающей выборке.
Есть такое понятие как trade-off (компромисс) между bias и variance. Идея состоит в том, чтобы найти баланс, при котором модель достаточно сложна, чтобы выдавать приближённые к реальным ответы (низкий bias), но также имеет способности к обобщению, чтобы работать хорошо на новых данных (низкий variance).
Если модель недообучена, она не сможет уловить сложные закономерности в данных (высокий bias), но будет более стабильно работать на новых данных (низкий variance). Если модель переобучена, она будет отлично работать на тренировочных данных (низкий bias), но плохо на новых (высокий variance).
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.
Telegram Auto-Delete Messages in Any Chat
Some messages aren’t supposed to last forever. There are some Telegram groups and conversations where it’s best if messages are automatically deleted in a day or a week. Here’s how to auto-delete messages in any Telegram chat. You can enable the auto-delete feature on a per-chat basis. It works for both one-on-one conversations and group chats. Previously, you needed to use the Secret Chat feature to automatically delete messages after a set time. At the time of writing, you can choose to automatically delete messages after a day or a week. Telegram starts the timer once they are sent, not after they are read. This won’t affect the messages that were sent before enabling the feature.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from cn
