My deep learning

Блог про нейронные сети и машинное обучение

Sep 14, 2019

Основные термины машинного обучения. Часть №2

Теги: machine-learning 

В первой части статьи я разобрал базовую терминологию ML: постановку задачи, емкость, переобучение и недообучение, регуляризацию и гиперпараметры, точечную оценку, смещение оценки, дисперсию, стандартную ошибку и состоятельность, а так-же важные... читать дальше

Sep 8, 2019

Временная сложность алгоритмов машинного обучения

Теги: machine-learning  algorithms  time-complexity  scikit-learn 

Временная сложность определяет количество операций, которые необходимо выполнить алгоритму для обработки входных данных объемом n. Показатель сложности усредняется, но на практике необходимо исходить из худшего случая, при котором для обработки... читать дальше

Aug 31, 2019

Основные термины машинного обучения. Часть №1

Теги: machine-learning 

Практически все алгоритмы машинного обучения можно описать как комбинацию набора данных, функции стоимости, процедуры оптимизации и модели. Любой из этих компонентов можно заменить, как правило, независмо от других. Такая формула... читать дальше

Aug 27, 2019

API scikit-learn

Теги: scikit-learn  phyton  sklearn  API 

API scikit-learn включает три основных интерфейса: estimator для построения и обучения моделей predictor для рассчета предсказаний transformer для предварительной обработки данных Estimators Этот интерфейс является базовым для библиотеки. Все алгоритмы... читать дальше

Aug 9, 2019

Метрики оценки для отбора моделей в scikit-learn

Теги: scikit-learn  phyton  sklearn 

В scikit-learn можно воспользоваться встроенными метриками для отбора модели. Это можно сделать с помощью аргумента scoring, который доступен в том числе и для кросс-валидации и грид-серча. Список доступен в модуле... читать дальше

Все теги:

API (1) algorithms (1) cs231n (4) knn (1) machine learning (3) phyton (3) scikit learn (4) sklearn (3) softmax (1) svm (1) time complexity (1)

Этот проект поддерживается KonstantinKlepikov