Авторизация
Быстрая регистрация
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Напиши ответ и заработай
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Выберите обучающие онлайн-курсы
- Разработка
- Маркетинг
- Аналитика
- Дизайн
- Менеджмент
Деньги на новый год и праздники
- Кредитные карты
- Быстрые займы
Совкомбанк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 0%
Без процентов
До 36 мес.
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 10%
Решение
5 мин.
8 800 200-66-96
sovcombank.ru
Лицензия: №963
39 256 заявок
МТС Банк
Кред. лимит
1 000 000 ₽
Проц. ставка
от 11.9%
Без процентов
до 111 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 30%
Решение
2 мин.
8 800 250-0-520
mtsbank.ru
Лицензия: №2268
17 943 заявок
Альфа-банк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 11.99%
Без процентов
до 365 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 33%
Решение
2 мин.
8 800 2000 000
alfabank.ru
Лицензия: №1326
12 162 заявок
ВебЗайм
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 18 лет
Решение
5 мин.
8-800-700-8706
web-zaim.ru
27 881 заявок
ВэбБанкир
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 20 лет
Решение
1 мин.
8 800 775-54-54
webbankir.com
32 718 заявок
Lime
Сумма займа
70 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 168 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 21 года
Решение
1 мин.
8-800-7000-197
lime-zaim.ru
16 537 заявок
Что такое модель в машинном обучении?
Модель в машинном обучении представляет собой алгоритм или математическую функцию, которая используется для предсказания или классификации данных. Она строится на основе обучающей выборки, которая содержит пары входных данных и соответствующих им выходных значений. Модель обучается на этих данных с ... Читать далее
Гиперпараметры в машинном обучении - это параметры модели, которые не могут быть обучены непосредственно из данных, а должны быть настроены до начала обучения модели. Они определяют архитектуру модели и способ ее обучения.
Примеры гиперпараметров включают в себя:
- Скорость обучения (learning ... Читать далее
Что изучает линейная алгебра?
Линейная алгебра изучает векторные пространства, линейные отображения, матрицы, системы линейных уравнений и их решения, собственные значения и собственные векторы, а также другие алгебраические структуры и операции, связанные с линейными пространствами. Она является основой для многих областей ... Читать далее
Что такое линейная модель?
Линейная модель - это статистическая модель, которая предполагает линейную зависимость между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. В линейной модели предполагается, что изменение зависимой переменной можно объяснить линейной комбинацией независимых переменных с ... Читать далее
Что такое логистическая регрессия?
Логистическая регрессия - это статистический метод, используемый для моделирования зависимости между одной или несколькими независимыми переменными (предикторами) и бинарной зависимой переменной (результатом). Она использует логистическую функцию для прогнозирования вероятности принадлежности к ... Читать далее
Предикторы в машинном обучении - это переменные или признаки, которые используются для прогнозирования или предсказания целевой переменной или исхода. Они являются входными данными для модели машинного обучения и помогают модели выявить закономерности, паттерны или связи среди данных. Предикторы ... Читать далее
Линейная регрессия что показывает?
Линейная регрессия - это статистический метод, который используется для оценки отношения между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Он позволяет предсказывать значения зависимой переменной на основе значений независимых переменных.
Линейная регрессия показывает ... Читать далее
Переобучение (overfitting) в машинном обучении - это ситуация, когда модель слишком точно подстраивается под тренировочные данные и теряет способность обобщать на новые данные. В результате, модель становится слишком сложной и начинает "запоминать" тренировочные примеры, вместо того чтобы выявлять ... Читать далее
Линейная регрессия что это?
Линейная регрессия - это статистический метод, используемый для оценки отношения между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Она предполагает линейную зависимость между переменными, где зависимая переменная может быть предсказана на основе значений независимых ... Читать далее
Регрессия что это такое простыми?
Регрессия - это статистический метод, используемый для анализа связи между зависимой переменной (также называемой целевой переменной) и одной или несколькими независимыми переменными (также называемыми предикторами). Цель регрессии состоит в том, чтобы определить, как изменение предикторов влияет ... Читать далее
Линейная регрессия — это один из методов машинного обучения, который используется для предсказания числовых значений на основе линейной зависимости между входными признаками и целевой переменной. Он основан на предположении, что существует линейная связь между входными признаками и целевой переменной.
В линейной регрессии строится линейная модель, которая представляет собой линейную комбинацию входных признаков с определенными весами. Цель состоит в том, чтобы подобрать оптимальные значения весов, чтобы минимизировать разницу между предсказанными значениями и фактическими значениями целевой переменной.
Линейная регрессия может быть применена как для одномерных данных (один входной признак), так и для многомерных данных (несколько входных признаков). Она широко используется в различных областях, таких как экономика, финансы, медицина и другие, для прогнозирования и анализа данных.