Andrey Dik : Ve eğer birkaç işlemde ana kar ortaya çıkacak ve diğer binlerce küçük kayıp olacaksa? - buz değil gibi.
Çok doğru, TS için tüm hedef kriterlerin eksikliği , işlem sayısını hesaba katmamalarıdır. Onlar. az sayıda işlemde, kriterin büyük bir değerini rastgele elde edebilirsiniz.
Yuri Reshetov : Çok doğru, TS için tüm hedef kriterlerin eksikliği , işlem sayısını hesaba katmamalarıdır. Onlar. az sayıda işlemde, kriterin büyük bir değerini rastgele elde edebilirsiniz.
Peki, neden herkes... Formüle, kârlı / kaybedilen işlem sayısı ile gerçek toplam işlem sayısı arasındaki oranı hesaba katan argümanlar ekleyebilirsiniz.
Azure Machine Learning Studio is a GUI-based integrated development environment for constructing and operationalizing machine learning workflows. The basic computational unit of an Azure ML Studio workflow (or Experiment) is a module which implements machine learning algorithms, data conversion and transformation functions etc. Modules can be...
Modelleri değerlendirmek için bir araç olduğu ortaya çıktı
Azure Machine Learning Studio'da R modelleri nasıl değerlendirilir?
Bunun programlama için sadece güzel bir görsel kabuk olduğunu anlıyorum, tüm bu "modüllerin" içinde normal R kodu var. Özünde veriler eğitim/test olarak iki gruba ayrılır ve model standart olarak eğitilir ve test edilir, aynısı çıngırakta da yapılabilir.
Hizmete başka bir abonelik pahalıdır, ayda 25 saatlik hesaplamalar için 100 usd. Yalnızca bulutları daha üretkense ve saatte normal bir bilgisayardan çok daha fazla performans gösteriyorsa tasarruf sağlar.
Sonunda (Değerlendirme modülü), model için <<“Doğruluk”, “Hassasiyet”, “Recall” ve “AUC”>> vb. hesaplanır, burada da yeni bir şey yoktur.
Bunun programlama için sadece güzel bir görsel kabuk olduğunu anlıyorum, tüm bu "modüllerin" içinde normal R kodu var. Özünde veriler eğitim/test olarak iki gruba ayrılır ve model standart olarak eğitilir ve test edilir, aynısı çıngırakta da yapılabilir.
Hizmete başka bir abonelik pahalıdır, ayda 25 saatlik hesaplamalar için 100 usd. Yalnızca bulutları daha üretkense ve saatte normal bir bilgisayardan çok daha fazla performans gösteriyorsa tasarruf sağlar.
Ve eğer birkaç işlemde ana kar ortaya çıkacak ve diğer binlerce küçük kayıp olacaksa? - buz değil gibi.
Çok doğru, TS için tüm hedef kriterlerin eksikliği , işlem sayısını hesaba katmamalarıdır. Onlar. az sayıda işlemde, kriterin büyük bir değerini rastgele elde edebilirsiniz.
Peki, neden herkes... Formüle, kârlı / kaybedilen işlem sayısı ile gerçek toplam işlem sayısı arasındaki oranı hesaba katan argümanlar ekleyebilirsiniz.
Taki tüm dalda ustalaştı.
Çocuklar, kesinlikle orada kazmıyorsunuz.
Modelleri değerlendirmek için bir araç olduğu ortaya çıktı
Azure Machine Learning Studio'da R modelleri nasıl değerlendirilir?
Taki tüm dalda ustalaştı.
Çocuklar, kesinlikle orada kazmıyorsunuz.
Nerede kazmalısın?
sorusuna katılıyorum.
Evet Vadim nerede kazılır?
ps banlanmana sevindim
Taki tüm dalda ustalaştı.
Çocuklar, kesinlikle orada kazmıyorsunuz.
önce yasaktan çıkış ile. Umarım bir daha seni şikayet etmek zorunda kalmam.
Temokrad sen bizimsin.
Nerede kazmalısın?
Kazıcılar için ayrı bir dal oluşturdu. Bkz. Makine Öğrenimi: Teori ve Uygulama (yalnızca ticaret; yalnızca devlet girişi)
Modelleri değerlendirmek için bir araç olduğu ortaya çıktı
Azure Machine Learning Studio'da R modelleri nasıl değerlendirilir?
Bunun programlama için sadece güzel bir görsel kabuk olduğunu anlıyorum, tüm bu "modüllerin" içinde normal R kodu var. Özünde veriler eğitim/test olarak iki gruba ayrılır ve model standart olarak eğitilir ve test edilir, aynısı çıngırakta da yapılabilir.
Hizmete başka bir abonelik pahalıdır, ayda 25 saatlik hesaplamalar için 100 usd. Yalnızca bulutları daha üretkense ve saatte normal bir bilgisayardan çok daha fazla performans gösteriyorsa tasarruf sağlar.
Sonunda (Değerlendirme modülü), model için <<“Doğruluk”, “Hassasiyet”, “Recall” ve “AUC”>> vb. hesaplanır, burada da yeni bir şey yoktur.
Bunun programlama için sadece güzel bir görsel kabuk olduğunu anlıyorum, tüm bu "modüllerin" içinde normal R kodu var. Özünde veriler eğitim/test olarak iki gruba ayrılır ve model standart olarak eğitilir ve test edilir, aynısı çıngırakta da yapılabilir.
Hizmete başka bir abonelik pahalıdır, ayda 25 saatlik hesaplamalar için 100 usd. Yalnızca bulutları daha üretkense ve saatte normal bir bilgisayardan çok daha fazla performans gösteriyorsa tasarruf sağlar.