Главная /
Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных /
Для оценки "натренированной" модели на эффективность ее применения, используется тестирование на независимой выборке. Какой из алгоритмов проверки "тренируется" на всем количестве данных, при условии многократного повторения?
Для оценки "натренированной" модели на эффективность ее применения, используется тестирование на независимой выборке. Какой из алгоритмов проверки "тренируется" на всем количестве данных, при условии многократного повторения?
вопросПравильный ответ:
кросс-валидация
скользящий контроль по разделенным равным "кускам" выборки с тренировкой "без одного" и тестом по одному из "кусков"
бутстреп
Сложность вопроса
73
Сложность курса: Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных
67
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Кто ищет вот эти ответы по интуит? Это же совсем для даунов
24 июл 2020
Аноним
Зачёт защитил. Бегу пить отмечать сессию интуит
06 май 2016
Другие ответы на вопросы из темы алгоритмы и дискретные структуры интуит.
- # Какие проблемы решают задачи кластеризации, отыскивая "скрытую структуру" исследуемых данных и не имея опорной целевой переменной?
- # Для преобразования многомерного пространства в пространство низшей размерности и формирования малого количества признаков из большого количества признаков следует использовать следующий алгоритм:
- # Что из этого не нужно сэмплировать: скрытый слой, видимой слой, значения скрытого слоя, значения видимого слоя
- # Иерархические дивизимные методы характеризуются следующим:
- # Укажите тип информации, извлечение которой осуществляется в Data Mining: