Ինչպե՞ս հասկանալ գծային ռեգրեսիայի գործակիցները։
Middle
161
Machine Learning / AI
3608
0
Հաշվեք ROC-AUC-ը կայուն մոդելի և պատահական մոդելի համար՝ դասերի հարաբերակցությամբ 9:1։
Middle
160
Ինչն է տարբերությունը XGBoost, LightGBM և CatBoost-ի միջև?
Middle
160
Ինչպես են աշխատում որոշման ծառերը և ինչ է տեղի ունենում սահմանափակումների բացակայության դեպքում։
Middle
159
Ի՞նչ է լոգիստիկ ռեգրեսիան և ինչպես է այն աշխատում։
Middle
154
Ներկայացրեք, թե ինչպես է աշխատում գրադիենտ բուեստինգի մեթոդը որոշման ծառերի վրա։
Middle
152
Ներկայացրեք ռեգուլյարիզացիայի սկզբունքը գծային մոդելներում և դրա ազդեցությունը ավելորդ ուսուցման վրա։
Middle
152
Ի՞նչ է տեղի ունենում, երբ ուսուցման արագությունը շատ մեծ կամ շատ փոքր է գրադիենտային իջեցման ժամանակ։
Middle
151
Ինչպե՞ս է գծային մոդելը կառավարում հատկությունների բազմակողմանիությունը։
Middle
147
Ինչպես ընտրել հատկանիշները մոդելում: Բուստինգ կա և 5000 հատկանիշ։
Middle
146
Նկարագրեք հատկանիշների ընտրության գործընթացը որոշումների ծառերի միջոցով։
Middle
142
Ի՞նչ է գծային ռեգրեսիան և ինչպես է այն ուսուցանվում:
Middle
141
Կարող եք բացատրել, թե ինչպես են հաշվարկվում TPR և FPR յուրաքանչյուր շեմում:
Middle
141
Ի՞նչ չափանիշներ են հարմար մոդելների գնահատման համար, որոնց դասերը անհավասարակշռված են։
Middle
140
Կարող եք ավելի մանրամասն բացատրել, թե ինչպես է հաշվարկվում հակագրադիենտը և ինչպես է այն օգտագործվում հաջորդ ծառը կառուցելու համար?
Middle
139
Կարող եք ավելի մանրամասն բացատրել, թե ինչպես է հաշվարկվում նշանների կարևորության թվային արժեքը որոշման ծառում?
Middle
132