В SkillFactory стартовал набор на новый онлайн-курс, где вы пройдете полный цикл обучения, начиная с изучения Python для анализа данных, классического машинного обучения и заканчивая нейросетями и диплёрнингом. Специальных знаний чтобы начать не потребуется, всему научат на месте. Зачем обучать машины Снова разберём на Олегах. Предположим, Олег...
由从业人员对我们的主题进行7-8分钟的评论
当然是IMHO，但夫人并没有给人以cfmn的印象，而且节目是马拉霍夫他们的风格。
如果他们讨论的是自动自我优化，那会比机器学习更有趣。
或者没有人提出这样的问题：一个自我学习的机器人应该在哪里保留所有的知识，以及它将如何快速地搜索它。不是说出现了新的蜱虫，就得分析它，再从它身上学习。
也就是说，这是一个永无止境的过程，机器人将无法赶上时间，每次在异常情况下总是会崩溃，不知道该怎么做。
为什么机器学习不是一项优化任务？都是一样的......
为什么机器学习不是一项优化任务？ 这都是一样的东西...
在标准的EA和NS中都有优化，但在简单的EA中，你受到可优化参数范围的限制，而在NS中则受到权重范围的限制，这比相同参数数量的任何可优化的普通参数的范围要大一千多个数量级。我回答了你的问题吗？
机器学习不是优化任务是什么？ 都是一样的东西......
许多受人尊敬的人对这篇文章有什么看法？
我无意中发现了它，我喜欢它的写作风格。有多少内容是真实的？
elibrarius。
由从业人员对我们的主题进行7-8分钟的评论
苏联的第82个年头
许多受人尊敬的人对这篇文章有什么看法？
我无意中发现了它，我喜欢它的写作风格。内容在多大程度上与现实相符？
非常酷的文章，谢谢你找到它。
文章很好地揭示了什么是什么，有详细的解释和图示。
我开始读这篇文章，已经明白了我需要研究材料的方向，以实现我的长期愿望。
我在这里提出的问题还没有得到答案，但我在文章中找到了答案。
我还没有读完这篇文章，但我觉得我需要在不同的时间段重读几遍，以抓住必要的细节。
并将html页面保存到存档，以防万一。
对于你的问题 "有多少内容是真实的？"
这基本上是理解的基础，这是用非常清楚的语言写的。
在我看来，那些试图使用决策树的当地人走错了路。
从文章中可以看出，决策树是一种分类类型。
这种类型是为预测物体类别而设计的，不是为预测数字而设计的。
也许我错了，因为我不可能知道手头的任务。
再说一遍，这是一个基本的理解，从哪里开始，正如文章所说，有许多品种的类型来解决问题。
最主要的是为你的任务选择正确的类型。
就这样，继续阅读））。
当然，为了快速得到答案，我选择了手机公司网站上的在线聊天，希望另一端会有一个活人。
但在问了几个问题并得到回答后，我立即意识到我是被一个聊天机器人回答的，因为我问他的问题无法得到正确回答。
并不断要求我澄清这个问题。
在收到这样的答案后，我再次给他写信说，你是一个愚蠢和无用的机器人。
(对此，他诚实地告诉我，对不起，我只是在学习））。
只记得与机器人交流的这一瞬间 )
由于最初选择了错误的类型来实施，从文章中可以看出，决策树属于分类类型。
不仅如此。他们也可以做回归。
不仅如此。他们也会退步。
好的，知道了。所以树上回归扩展了常规回归的能力？
还有一个问题，回归和梯度下降的解题算法是相似还是不同？
如果它们是相似的，哪种算法更准确？