적합성은 어디에나 있습니다. 무엇을 말하든지 문제는 그것을 수용 가능한 수준으로 줄이는 방법입니다.
물론 사용할 수 있습니다. 이 보고서에는 가치가 없습니다!
끼워맞추기에 대해서는 어찌할 바를 생각하고 있는데 한편으로는 역사상 얻은 제한된 수의 조합을 잎사귀 형태로 사용하면 끼워맞추기 효과가 줄어들어야 하고, 한편으로는 훈련 샘플에서 작업하는 리프의 60%가 테스트 세트에서 작업을 중지합니다. 문제는 역사가 어떻게 변했는지, 정확히 무슨 일이 일어났는지, 작동하던 것이 작동을 멈췄는지 이해하는 것입니다.
많은 수의 예측 변수는 하늘에 있는 수많은 별과 같으며, 그 축적으로 인해 다른 태양계의 행성에서 더 이상 볼 수 없는 다양한 별자리를 생각해 낼 수 있으므로 여기에 숫자 조합의 수가 시장 진입 의 수보다 많기 때문에 적합합니다.
핏팅에 관해서는 어떻게 해야할지 고민하고 있는데, 역사적으로 얻은 제한된 수의 조합을 나뭇잎 형태로 사용하면 핏 효과가 줄어들어야 하고, 한편으로는 훈련 샘플에서 작업하는 리프의 60%가 테스트 세트에서 작업을 중지합니다 . 문제는 역사가 어떻게 변했는지, 정확히 무슨 일이 일어났는지, 작동하던 것이 작동을 멈췄는지 이해하는 것입니다.
많은 수의 예측 변수는 하늘에 있는 수많은 별과 같으며, 그 축적으로 인해 다른 태양계의 행성에서 더 이상 볼 수 없는 다양한 별자리를 생각해 낼 수 있으므로 여기에 숫자 조합의 수가 시장 진입 의 수보다 많기 때문에 적합합니다.
훈련 조정은 과거에도 그랬고 앞으로도 그럴 것입니다. 누가 뭐라고 하든 고품질로 수행하면 더 많은 작업 휴가가 있을 것입니다.
그리고 비유적으로, 훈련 샘플에 대한 거래와 스프링보드에서 점프하여 관성에 의해 OOS를 가속화하고 비행하는 것을 비교할 수 있습니다.
동시에 이 샘플의 주식 그래프가 움푹 들어간 곳이 있는 곡선으로 판명되면 좋은 점프를 기대할 수 없습니다. :)
끼워맞추기에 대해서는 어찌할 바를 생각하고 있는데 한편으로는 역사상 얻은 제한된 수의 조합을 잎사귀 형태로 사용하면 끼워맞추기 효과가 줄어들어야 하고, 한편으로는 훈련 샘플에서 작업하는 리프의 60%가 테스트 세트에서 작업을 중지합니다. 문제는 역사가 어떻게 변했는지, 정확히 무슨 일이 일어났는지, 작동하던 것이 작동을 멈췄는지 이해하는 것입니다.
많은 수의 예측 변수는 하늘에 있는 수많은 별과 같으며, 그 축적으로 인해 다른 태양계의 행성에서 더 이상 볼 수 없는 다양한 별자리를 생각해 낼 수 있으므로 여기에 숫자 조합의 수가 시장 진입 의 수보다 많기 때문에 적합합니다.
이것은 10 억 달러의 질문입니다 IMHO 모든 귀납 (일반화)이 적합합니다. ML은 이론의 통제를 벗어난 통계, 휴리스틱 및 목발을 경멸하지 않는 엔지니어링 통계, 통계는 이것 또는 그 평균 (기대), 평균 , 평균 편차 등이 있지만 우리 모두는 "러셀의 닭"에 대한 비유를 기억합니다. 주인은 닭에게 몇 백 번(통계적으로 유의미한 양)을 먹일 것입니다. 그러나 구체적으로 한 번만 도살할 것입니다((( 인형도 마찬가지일 수 있습니다.
역사에 적응한 많은 전략이 있고 새로운 데이터에 좋은 결과를 주는 많은 전략이 있습니다. 이 두 가지 전략 집합을 기록에서 실행할 때 서로 어떻게 다릅니까?
질문이 맞습니다.
모델을 동일하게 교육 및 제어에 대해 가르친다면 오류 곡선은 다음과 같을 것입니다.
과적합은 불일치가 시작될 때(약 19번째 n의 그림에서) 따라서 귀하의 질문에 대한 답변 입니다. 역사적으로 재조정 된 모델은 제어에서 좋은 모델보다 훨씬 더 나을 것입니다 . 이상적으로는 역사 및 통제에 대한 형평성 차트(OOS)는 구별할 수 없어야 합니다. 즉, "부드러운 발판"에 대한 지역 "구루"의 진술은 순전히 넌센스이며 모든 것이 정확히 반대이며 역사가 끝난 곳과 통제가 시작된 곳에서 볼 수 없어야합니다.
과적합은 불일치가 시작될 때(약 19번째 n의 그림에서) 따라서 귀하의 질문에 대한 답변 입니다. 역사적으로 재조정 된 모델은 제어에서 좋은 모델보다 훨씬 더 나을 것입니다 . 이상적으로는 역사 및 통제에 대한 형평성 차트(OOS)는 구별할 수 없어야 합니다. 즉, "부드러운 발판"에 대한 지역 "구루"의 진술은 순전히 넌센스이며 모든 것이 정확히 반대이며 역사가 끝난 곳과 통제가 시작된 곳에서 볼 수 없어야합니다.
2개 샘플의 균형을 맞추면 됩니다. 3일차의 실패에서 당신을 구해주지는 않겠지만, 그럼에도 불구하고 접근 방식은 옳습니다.
예, 버그는 반드시 보고되어야 합니다. 귀하의 보고서를 예로 사용해도 될까요?
적합성은 어디에나 있습니다. 무엇을 말하든지 문제는 그것을 수용 가능한 수준으로 줄이는 방법입니다.
물론 사용할 수 있습니다. 이 보고서에는 가치가 없습니다!
끼워맞추기에 대해서는 어찌할 바를 생각하고 있는데 한편으로는 역사상 얻은 제한된 수의 조합을 잎사귀 형태로 사용하면 끼워맞추기 효과가 줄어들어야 하고, 한편으로는 훈련 샘플에서 작업하는 리프의 60%가 테스트 세트에서 작업을 중지합니다. 문제는 역사가 어떻게 변했는지, 정확히 무슨 일이 일어났는지, 작동하던 것이 작동을 멈췄는지 이해하는 것입니다.
많은 수의 예측 변수는 하늘에 있는 수많은 별과 같으며, 그 축적으로 인해 다른 태양계의 행성에서 더 이상 볼 수 없는 다양한 별자리를 생각해 낼 수 있으므로 여기에 숫자 조합의 수가 시장 진입 의 수보다 많기 때문에 적합합니다.
물론 사용할 수 있습니다. 이 보고서에는 가치가 없습니다!
핏팅에 관해서는 어떻게 해야할지 고민하고 있는데, 역사적으로 얻은 제한된 수의 조합을 나뭇잎 형태로 사용하면 핏 효과가 줄어들어야 하고, 한편으로는 훈련 샘플에서 작업하는 리프의 60%가 테스트 세트에서 작업을 중지합니다 . 문제는 역사가 어떻게 변했는지, 정확히 무슨 일이 일어났는지, 작동하던 것이 작동을 멈췄는지 이해하는 것입니다.
많은 수의 예측 변수는 하늘에 있는 수많은 별과 같으며, 그 축적으로 인해 다른 태양계의 행성에서 더 이상 볼 수 없는 다양한 별자리를 생각해 낼 수 있으므로 여기에 숫자 조합의 수가 시장 진입 의 수보다 많기 때문에 적합합니다.
훈련 조정은 과거에도 그랬고 앞으로도 그럴 것입니다. 누가 뭐라고 하든 고품질로 수행하면 더 많은 작업 휴가가 있을 것입니다.
그리고 비유적으로, 훈련 샘플에 대한 거래와 스프링보드에서 점프하여 관성에 의해 OOS를 가속화하고 비행하는 것을 비교할 수 있습니다.
동시에 이 샘플의 주식 그래프가 움푹 들어간 곳이 있는 곡선으로 판명되면 좋은 점프를 기대할 수 없습니다. :)
끼워맞추기에 대해서는 어찌할 바를 생각하고 있는데 한편으로는 역사상 얻은 제한된 수의 조합을 잎사귀 형태로 사용하면 끼워맞추기 효과가 줄어들어야 하고, 한편으로는 훈련 샘플에서 작업하는 리프의 60%가 테스트 세트에서 작업을 중지합니다. 문제는 역사가 어떻게 변했는지, 정확히 무슨 일이 일어났는지, 작동하던 것이 작동을 멈췄는지 이해하는 것입니다.
많은 수의 예측 변수는 하늘에 있는 수많은 별과 같으며, 그 축적으로 인해 다른 태양계의 행성에서 더 이상 볼 수 없는 다양한 별자리를 생각해 낼 수 있으므로 여기에 숫자 조합의 수가 시장 진입 의 수보다 많기 때문에 적합합니다.
이것은 10 억 달러의 질문입니다 IMHO 모든 귀납 (일반화)이 적합합니다. ML은 이론의 통제를 벗어난 통계, 휴리스틱 및 목발을 경멸하지 않는 엔지니어링 통계, 통계는 이것 또는 그 평균 (기대), 평균 , 평균 편차 등이 있지만 우리 모두는 "러셀의 닭"에 대한 비유를 기억합니다. 주인은 닭에게 몇 백 번(통계적으로 유의미한 양)을 먹일 것입니다. 그러나 구체적으로 한 번만 도살할 것입니다((( 인형도 마찬가지일 수 있습니다.
생각을 위한 질문:
역사에 적응한 많은 전략이 있고 새로운 데이터에 좋은 결과를 주는 많은 전략이 있습니다. 이 두 가지 전략 집합을 기록에서 실행할 때 서로 어떻게 다릅니까?
생각을 위한 질문:
역사에 적응한 많은 전략이 있고 새로운 데이터에 좋은 결과를 주는 많은 전략이 있습니다. 이 두 가지 전략 집합을 기록에서 실행할 때 서로 어떻게 다릅니까?
아무것도. 두 가지 유형의 전략 모두 기록에 적합합니다.
그러한 조정의 목적과 수단이 다를 수도 있겠지만, 저자가 아닌 우리는 알 수 없습니다.)
생각을 위한 질문:
히스토리에 맞춘 전략도 많고, 새로운 데이터에 좋은 결과를 주는 전략도 많다 . 이 두 가지 전략 집합을 기록에서 실행할 때 서로 어떻게 다릅니까?
))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) ..
))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))) ..
생각을 위한 질문:
역사에 적응한 많은 전략이 있고 새로운 데이터에 좋은 결과를 주는 많은 전략이 있습니다. 이 두 가지 전략 집합을 기록에서 실행할 때 서로 어떻게 다릅니까?
질문이 맞습니다.
모델을 동일하게 교육 및 제어에 대해 가르친다면 오류 곡선은 다음과 같을 것입니다.
과적합은 불일치가 시작될 때(약 19번째 n의 그림에서) 따라서 귀하의 질문에 대한 답변 입니다. 역사적으로 재조정 된 모델은 제어에서 좋은 모델보다 훨씬 더 나을 것입니다 . 이상적으로는 역사 및 통제에 대한 형평성 차트(OOS)는 구별할 수 없어야 합니다. 즉, "부드러운 발판"에 대한 지역 "구루"의 진술은 순전히 넌센스이며 모든 것이 정확히 반대이며 역사가 끝난 곳과 통제가 시작된 곳에서 볼 수 없어야합니다.
여러분, MO 전문가입니다.
함수를 그릴 때 학습 뉴런을 만드는 방법에 대한 링크를 공유할 수 있는 사람은 누구입니까?
질문이 맞습니다.
모델을 동일하게 교육 및 제어에 대해 가르친다면 오류 곡선은 다음과 같을 것입니다.
과적합은 불일치가 시작될 때(약 19번째 n의 그림에서) 따라서 귀하의 질문에 대한 답변 입니다. 역사적으로 재조정 된 모델은 제어에서 좋은 모델보다 훨씬 더 나을 것입니다 . 이상적으로는 역사 및 통제에 대한 형평성 차트(OOS)는 구별할 수 없어야 합니다. 즉, "부드러운 발판"에 대한 지역 "구루"의 진술은 순전히 넌센스이며 모든 것이 정확히 반대이며 역사가 끝난 곳과 통제가 시작된 곳에서 볼 수 없어야합니다.
2개 샘플의 균형을 맞추면 됩니다. 3일차의 실패에서 당신을 구해주지는 않겠지만, 그럼에도 불구하고 접근 방식은 옳습니다.