Деревья принятия решений являются удобным инструментом в тех случаях, когда требуется не просто классифицировать данные, но ещё и объяснить почему тот или иной объект отнесён к какому-либо классу. Давайте сначала, для полноты картины, рассмотрим природу энтропии и некоторые её свойства. Затем, на простом примере, увидим каким образом...
一服している間に、ここに文章を載せておくと、もしかしたら誰かが興味を持ってくれるかもしれません。
MoDと何の関係があるんだ？面白・ユーモア」というトピックもあるので、そちらに行ってみてはいかがでしょうか。もしかしたら、誰かが興味を持ってくれるかもしれない)
ありがとうございます、とても気になります。
"§1.8 結論
誰もが例外なく...より良いパターンを見つけようとする...そこからよりシンプルなアルゴリズムを構築する...そしてできるだけ早くそれを行う"-Genius))。
何のために？ ロシア連邦では、輸入は エントロピーで決まります。
手で数えるのが好きな方
https://habrahabr.ru/post/171759/
なぜ、こんなにも知らなければならないのか？
何のために？ ロシア連邦では、輸入はエントロピーで決まります。
手で数えるのが好きな方
https://habrahabr.ru/post/171759/
なんで俺がこんなこと知ってるんだ？
ご安心ください。
恥ずかしがらないでください。
あなたはお酒が好きですか？
注文の開始と終了のアルゴリズムが異なる。オープンシグナルしか処理しないのに、Rを通してそこに何を見出しているのか不明です...。
MSEは、値の範囲を 100から85まで一定にすることで、チェックサンプルに誤った測定値を与えるだけです。
70%はターゲット違いによる誤差で、17%や30%は天井から見える妄想の数字だ。精度とシャープ比には単純な相関があり、55％以降は宇宙的な値が出るのですが、あなたは70％の話を理解していないだけなのです。
私も何を言っているのかわかりません。説明してください。
1 この「対象外」って何？
2.精度とシャープ比の関係」を「単純に」言及したこと。
3.精度が0.75未満のモデルは、破棄してください。
このサイトでは、実験の証拠もなく、第三者への言及もなく、ただ騒ぎたいだけのオラオラ系が多いですね。
自分で実験したのなら結果を、第三者による研究があるならリンクを。
グッドラック
久しぶりの出禁だった。でも、それを知ったのが解禁日の最終日だったので、もう休もうと思っていたので、またやることになったんです。
さっそく取りかかります。ターゲットが違うたとえ不正解であっても、ターゲットに最適化されたモデルになる......。間違ったターゲットは間違った解釈をしてしまうからです。ターゲットを決めて、その上でモデルを作れば、そのモデルはターゲットの要求を満たすことになり、それが正しいか間違っているかを判断するのは、それを作った専門家だけである．IMHO