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
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 ... Читать далее
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
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
Что такое кейсы в обучении?
Кейсы в обучении - это методика, при которой студенты анализируют и решают реальные или вымышленные проблемы, ситуации или задачи, которые могут возникнуть в определенной области знаний или профессиональной деятельности. Кейсы представляют собой конкретные сценарии или истории, которые требуют от ... Читать далее
В электронном обучении используются различные технологии, включая:
1. Платформы управления обучением (LMS) - это программные системы, которые позволяют организовывать, управлять и отслеживать обучение в онлайн-формате. Примеры LMS включают Moodle, Blackboard, Canvas и др.
2. ... Читать далее
На домашнем обучении могут обучаться различные категории людей, включая:
1. Дети, которые не могут посещать обычные школы по разным причинам, таким как физические или психические ограничения, хронические заболевания или особые обстоятельства (например, путешествия или работа родителей).
2. Дети ... Читать далее
Как обучаться на домашнем обучении?
Обучение на домашнем обучении может быть эффективным, если вы следуете нескольким рекомендациям:
1. Создайте расписание: Установите регулярное расписание для учебы, чтобы иметь определенное время, посвященное обучению. Это поможет вам организовать свое время и быть более продуктивным.
2. Создайте ... Читать далее
Что такое переобучение?
Переобучение - это явление, когда модель машинного обучения слишком точно подстраивается под обучающие данные, что приводит к плохой обобщающей способности на новых данных. При переобучении модель выучивает шумы и случайности в обучающих данных, что делает ее неспособной к адекватному предсказанию ... Читать далее
Аттестация на семейном обучении может отличаться в зависимости от региона и учебного заведения, но обычно включает следующие этапы:
1. Подготовка документов. Семья должна подготовить пакет документов, подтверждающих, что ребенок получал образование дома в течение года. Это может включать учебные ... 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 общие закономерности в данных.
Переобучение проявляется, когда модель показывает высокую точность на тренировочных данных, но плохо работает на новых, ранее не виденных данных. Это может привести к неправильным прогнозам и низкой обобщающей способности модели.
Признаки переобучения включают слишком высокую сложность модели, слишком много параметров, недостаточное количество данных для обучения, а также наличие шума или выбросов в тренировочных данных.
Для борьбы с переобучением можно использовать такие методы, как регуляризация, увеличение объема тренировочных данных, упрощение модели, ансамблирование и кросс-валидация.