Table of Contents[Hide][Show]
- 1. Discrimina explica inter apparatus discendi, intelligentiae artificialis, et profundae eruditionis.
- 2. Placere describere machinae varias rationes discendi.
- 3. Quid est bias versuum dissidio commercium abesse?
- 4. Apparatus discendi algorithm significanter in tempore evoluti sunt. Quomodo eligetur algorithmus ius utendi data statuto data?
- 5. Covariantia et correlatio quo modo differunt?
- 6. In machina discendi quid pampineo significat?
- 7. Quid est machina praelata discendi algorithmus?
- 8. Linear Regression in Machine Learning: Quid est?
- 9. Differentias inter KNN et k significat conglobantes describere.
- 10. Quid sibi vult " lectio " studium ?
- 11. Quidnam est Theorema Bayes?
- 12. In Apparatus Doctrinae exemplar, quae sunt "Set disciplina" et "test pone"?
- 13. What is a Hypothesis in Machine Learning?
- 14. Quid sibi vult apparatus doctrinarum apta, et quomodo impediri potest?
- 15. Quidnam sunt Naivi Bayes classifiers?
- 16. Quid significant sumptus functiones et functiones amissio?
- 17. Quid distinguit exemplar generativum ab exemplo discriminativo?
- 18. Describe variationes inter errores Type I et Type II.
- 19. In machina discendi quid est ars discendi Ensemble?
- 20. Quaenam sunt exempla parametrica? Da instantia.
- 21. Describe collaborativum eliquare. Tum content-substructio eliquare?
- 22. Quidnam vis temporis seriei?
- 23. Describe variationes algorithmarum inter Gradientem Boosting et Random Silvarum.
- 24. Cur matricis confusione opus est? Quid est?
- 25. Quaenam est analysis componentis principium?
- 26. Cur pars rotationis tam crucialis PCA (analysi principalis) est?
- 27. Quomodo ordinatio et ordinatio inter se variant?
- 28. Quomodo ordinationes et normae sunt inter se diversae?
- 29. Quidnam vult "variatio inflationis factor"?
- 30. Ex magnitudine disciplinae positae, quomodo classifier carpis?
- 31. Quid algorithmus in discendi machina ad "discentem ignavum" refertur et ad quid?
- 32. Quae sunt curva ROC et AUC?
- 33. Quid sunt hyperparametri? Quid eos singulares facit parametri exemplaris?
- 34. Quid est F1 Score, recordatio, et praecisio?
- 35. Quidnam est crucis sanatio?
- 36. Dicamus te perspexisse exemplum tuum variatum habere significantem. Quid algorithmus, ut videtur, aptissimum ad hanc rem pertractandam aptissimum est?
- 37. Regressionem a Lasso regressionem quid distinguit Dorsum?
- 38. Quod magis est: exemplar perficiendi vel exemplar accurate? Quod unum et cur faves?
- 39. Quomodo vis inaequalitates administrare dataset?
- 40. Quomodo discernis inter boosting et bagging?
- 41. Explica differentias doctrinarum inductivarum et deductivarum.
- Conclusio
Negotiationes technologiae aciei adhibendae sunt, sicut intellegentiae artificialis (AI) et apparatus discendi, accessibilitas notitiarum et officiorum ad singulos augendos.
Hae technologiae variis industriis adhibentur, incluso argentariis, oeconomicis, scruta, fabricandis, et curis.
Una maxime quaesita functionum normarum adhibendis AI est ad notitias scientiarum, machinarum intelligentiarum artificialium, machinarum ad fabrum discendi, et analystarum notitiarum.
Haec post te per varios doctrina apparatus quaestiones colloqui, ab elementis ad implicatis, ad auxilium te expediendas pro quibusvis quaestionibus quaeri potuisti, cum officium tuum idealem quaeris.
1. Discrimina explica inter apparatus discendi, intelligentiae artificialis, et profundae eruditionis.
Intellectus artificialis variis machinarum addiscendis et profundis discendi rationibus adhibet, quae systemata computatralia exercent utentes humano-similis intelligentiae cum logicis et regulis utantur.
Apparatus discendi variis statisticis et profundis discendi rationibus utitur ut machinis ex priora sua agendi ratione addiscant et aptiores fiant ad quaedam opera sua sine hominum vigilantia.
Profunda Doctrina collectio est algorithmorum quae programmata a se discere permittit et varias functiones commerciales explere, sicut agnitio vocis et picturae.
Systema multilayered exponunt neural retiacula ut ingentes notitiae ad discendum altae addiscendae sint.
2. Placere describere machinae varias rationes discendi.
Apparatus eruditionis in tribus generibus late patet;
- Discendi procuratio: Exemplar praedictiones vel iudicia gignit utens intitulatum vel historicum notitia in apparatus eruditionis praefecti. Data copiae quae tagged vel intitulata sunt ut eorum significationem augeat referuntur ut notitia intitulata.
- Discendi insculpta: Non nos intitulatum notitias pro doctrina invisitata non habemus. In notitiis advenientibus exemplar exemplaribus, odditatibus et correlationes invenire potest.
- Doctrina supplementum: Exemplar can discere utendo supplementum doctrina ac praemiis adepta est priori conversatione.
3. Quid est bias versuum dissidio commercium abesse?
Praeparatio consequitur pondus, quod est gradus ad quem exemplar notitiae quadrat. Bias causatur per falsa vel simplex principia in apparatus discendi algorithmus.
Variatio refertur ad errata per complexionem in tuo ML algorithmo, quod sensum praebet ad magnos gradus discrepantiae in notitia disciplinae et superfluentiae.
Variatio est quantum exemplar ab inputibus dependentibus variat.
Aliis verbis, exempla fundamentalia perquam in promptu sunt sed stabilia (infima discrepantia). Difficultas incompositis exemplaribus Overfitting est, etsi tamen rem exemplar (low bias) capiunt.
Ad arcendam varietatem et altam intentionem, negotiatio inter studium et contentionem necessaria est optimorum errorum reductione.
4. Apparatus discendi algorithm significanter in tempore evoluti sunt. Quomodo eligetur algorithmus ius utendi data statuto data?
Apparatus studiorum ars quae adhibenda est solum pendet a genere notitiarum in certa notitiaset.
Cum notitia linearis est, regressio linearis adhibetur. Methodus labilis melius praestaret si notitia non-linearitas indicata est. Arbustis aut SVM iudicio uti possumus, si notitiae ad usus mercatorum aestimanda vel interpretanda sunt.
Neural retiaculis utiles esse possent ad accuratam responsionem consequendam, si dataset imagines, videos, et audio.
Electio algorithmus pro certa circumstantia seu collectione notitiarum non potest fieri sicut in una mensura.
Ad propositum enucleandam optimam aptam methodum, primum examinare notitias analyseos exploratorias (EDA) et propositum utendi dataset comprehendere.
5. Covariantia et correlatio quo modo differunt?
Covaritia aestimat quomodo binae variabiles inter se connexae sint et quomodo una in responsione mutationibus in altera mutare possit.
Si effectus positivus est, indicat nexum directum inter variabiles esse et unum vel augeri vel diminui cum augmento vel diminutione in basi variabili, posito quod omnes aliae conditiones constantes maneant.
Correlatio nexum metitur inter duas variabiles variabiles et tantum tres valores distinctos habet: 1, 0, et -1.
6. In machina discendi quid pampineo significat?
Invigilatum studiorum methodi, quae notitiae coetus in unum punctum conglobatae vocantur. Cum punctorum notitiarum collectione, ars pampineis applicari potest.
Omnia puncta data colligere potes secundum sua munera hoc consilio utens.
Lineamenta et qualitates notitiarum punctorum quae in eandem categoriam cadunt similes sunt, cum puncta notitiarum quae in partes distinctos cadunt diversa sunt.
Accessus hic adhiberi potest ad notitias statisticas resolvendas.
7. Quid est machina praelata discendi algorithmus?
Facultatem habes optiones tuas ac singularia talenta in hac quaestione demonstrandi, ac scientia tua multarum machinarum artium discendi comprehensiva.
Hic sunt paucae machinae typicae discendi algorithmos ad cogitandum de:
- linearibus procedere
- Logistic regressus
- Quae Sum Bayes
- consilium arboribus
- K significat
- Random silva algorithmus
- K-proximus (KNN)
8. Linear Regression in Machine Learning: Quid est?
Apparatus eruditionis algorithmus praepositus est regressus linearis.
Usurpatur in analysi predictive ad determinandam linearem connexionem inter variabiles pendentes et independens.
Aequatio linearis regressionis talis est:
Y = A + BX
ubi:
- Initus vel independens variabilis dicitur X.
- Dependens vel output variabilis est Y
- Coefficiens X est b, eiusque interceptus est a.
9. Differentias inter KNN et k significat conglobantes describere.
Distinctio prima est, quod KNN (ratio classificationis, doctrinae praevisa) puncta intitulata eget, cum k-medium non (algorithmus ligans, doctrina insculpta).
Notitia intitulata in punctum distenta inserere potes utendo K-Proximis vicinis. K-medium pampineis utitur media distantia punctorum ad discendum quomodo coetus distenta puncta.
10. Quid sibi vult " lectio " studium ?
Studium in periodo sampling experimenti statistica inaccurate obvenit.
Unius exempli globus saepius eligitur quam ceteri coetus in experimento propter inaccuraciam.
Si lectio non agnoscitur, in falsa conclusione provenire potuit.
11. Quidnam est Theorema Bayes?
Cum alia probabilia sentimus, probabilitate uti possumus Bayes Theorema. Posteriorem probabilitatem eventus praebet praevia informatione, aliis verbis.
Sana methodus existimandi probabilia conditionalia hoc theoremate proponitur.
Quando explicatur divisio predictive problemata modellis et apta ad formam disciplinae in machina dataset doctrina, theorema Bayes applicatur (Naive Bayes, Bayes Optimal Classifier).
12. In Apparatus Doctrinae exemplar, quae sunt "Set disciplina" et "test pone"?
Disciplina posuit:
- Disciplina constituit instantiarum, quae mittuntur ad exemplar pro analysi et discendo.
- Haec est intitulata notitia quae exemplum instituendi adhibebitur.
- Typice, 70% totius notitiae ad institutionem dataset adhibetur.
Test Set:
- Propositum test adhibitum est ad hypothesin generationis accurate aestimandam exemplar.
- Experimur sine intitulata notitia et pittacia utimur ad confirmandos eventus.
- Reliquae 30% pro test dataset adhibetur.
13. What is a Hypothesis in Machine Learning?
Apparatus Cognitio dat usum datasets existendi ad melius intelligendum munus datum, quod initus ad output nexus est. Haec nota est munus approximationis.
Quo in casu, approximatio adhibenda est ad munus scopum ignotum ut omnes observationes conceptibiles in dato situ optimo modo transferant.
In apparatus eruditione, hypothesis exemplar est quod adiuvat in aestimandis scopo functionibus et opportunis input-ad-output mappings perficiendis.
Delectu et ratio algorithmorum permittit pro definitione spatii hypothesium quae per exemplar repraesentari possunt.
Unius enim hypothesis minusculae h (h) adhibetur, sed capitis h (H) ponitur pro toto hypothesi spatii quod inquiritur. Has notationes breviter recensemus:
- Hypothesis (h) peculiare exemplar est quod destinata initus ad output faciliorem reddit, quae postea ad aestimationem et praedictionem adhiberi potest.
- Hypothesis posita (H) est spatium hypothesium inscrutabile, quod initibus ad outputs describendis adhiberi potest. Constitutio formatio, exemplar et exemplar configurationis pauca sunt exempla limitationis genericae.
14. Quid sibi vult apparatus doctrinarum apta, et quomodo impediri potest?
Cum machina conetur discere ex insufficiens dataset, occurrit overfitting.
Quam ob rem overfitting inverse cum notitia voluminis connectitur. Crux-validationis accessus permittit nimium aptas vitandas pro parvis schedulis. Dataset hoc modo in duas partes finditur.
Dataset probandi ac disciplinae ex his duabus partibus constabit. Dataset formatio ad exemplar creare adhibetur, cum probatio dataset aestimare adhibetur exemplar utens diversis initibus.
Hoc est quam ne superabundat.
15. Quidnam sunt Naivi Bayes classifiers?
Varii modi classificationis simplicem Bayes classificas faciunt. Copia algorithmorum quae hae classificae notae sunt omnia opera in eadem idea fundamentali.
Assumptio a Bayis simplices classificatoribus facta est unam plumam praesentiam vel absentiam nullam habere in praesentia vel absentia alterius plumae.
Aliis verbis, hoc est quod "surdus" dicimus, quia suppositio quodlibet dataset attributum aeque significativum et independens est.
Classificatio fit per simplices Bayes classificas. Simplex sunt utendi et meliores proventus quam plures Predictores incomplexos producere, cum praemissa independentia vera est.
In textu analysi, spamma eliquandi, systemata commendationis adhibentur.
16. Quid significant sumptus functiones et functiones amissio?
Dictio "munus damnum" refertur ad processum damni computandi cum una tantum pars notitiarum habetur.
E contra, munus sumptus adhibemus ad summam erratorum determinare pro numerosis notitia. Distinctio nulla notabilis exstat.
Aliis verbis, cum munera gratuita differentiam totius institutionis dataset aggregare, functionum iacturae ordinantur ad differentiam inter valores actuales et praedictos pro uno recordo capiendos.
17. Quid distinguit exemplar generativum ab exemplo discriminativo?
Exemplar discriminativum discit differentias inter varia genera notitiarum. Exemplar generativum diversis notitiarum generibus carpit.
In quaestionibus classificationis, exempla discriminativa saepe alia exempla formant.
18. Describe variationes inter errores Type I et Type II.
Falsae positivi sub categoria Typus I in errores cadunt, cum negativae falsae sub Typo II errores subeunt (nihil affirmans factum est cum actu habet).
19. In machina discendi quid est ars discendi Ensemble?
Artificium vocatur synthesis discendi permiscet multa exempla discendi apparatus ad exempla potiora producenda.
Exemplar variari potest variis de causis. Causae plures sunt:
- Multitudines
- Variae hypotheses
- Modi variis modeling
Eventum inveniemus dum utentes exemplar disciplinae et probatae notitiae. Bias, error, varius, et irreducible error are possible types of this error.
Nunc hanc aequilibrium inter studium et contentionem vocamus in exemplari biantis-varicationis commercii, et semper exsistere debet. Haec negotiatio-off fit per usum studiorum frequentium.
Etsi multiformes aditus in promptu sunt, duae rationes communes sunt ad exempla multa componendi:
- Accensus indigena appellatur usus laxamenti educatio institutio ad producendum additos disciplinas occidit.
- Boosting, ars magis sophisticata: Multum quasi bagging, boosting adhibita est invenire specimen ponderis formulae pro institutionis statuto.
20. Quaenam sunt exempla parametrica? Da instantia.
Modi parametri in exemplaribus parametricis limitata sunt. Ad praecavendum data, omnes sciendi sunt ambitus exemplaris.
Exempla typica sunt: regressio logistica, regressio linearis, SVMs linearis. Exempla non-parametrica flexibilia sunt, quia infinitas parametros continere possunt.
Parametri exemplares et status notitiarum observatorum pro notitiarum divinationibus requiruntur. Hic nonnulla exempla typica sunt: topic exemplaarboribus euin, k proximis.
21. Describe collaborativum eliquare. Tum content-substructio eliquare?
Probata et vera methodus ad formandam contentus suggestiones creandi collaborativum est percolando.
Forma commendationis ratio quae collaborativa eliquatio vocatur, materiam novam praenuntiat per comparationes usoris cum communibus commodis aequando.
Praeferentiae usoris solae res sunt quae systemata suadeo contenta substructio considerant. Praevia lectionis utentis attenta, novae commendationes ex materia relata providentur.
22. Quidnam vis temporis seriei?
Series temporis est collectio numerorum in ascendendo ordine. Plus temporis praefinitum tempus, monitores motus delectu datos puncta et periodice data puncta capit.
Nulla tempus vel minimum vel maximus input pro temporis serie.
Temporum series saepe ab analystibus adhibentur ad notitias resolvendas secundum eorum requisita singularia.
23. Describe variationes algorithmarum inter Gradientem Boosting et Random Silvarum.
Random Forest:
- Arbores decisae in fine conflantur et silvae incertis nota sunt.
- Dum CLIVUS boosting unamquamque arborem independenter ab aliis producit, silva temere unamquamque arborem ad tempus aedificat.
- Multiclass object deprehensio bene temere siluas.
Gradiente Boosting:
- Dum Random silvae decisionem arboribus in fine processus coniungunt, Machinae Boostinge Gradientes eas ab initio coniungunt.
- Si parametri aptissime componuntur, gradatim boosting outperformes silvas temere in terminis proventuum formant, sed non est acris electio si multum emissarii, anomaliae, vel strepitus, cum exemplum efficere possit ut overfit.
- Cum non libratae sunt notitiae, sicut periculum est in real-time taxatio, bene facit boosting gradiente.
24. Cur matricis confusione opus est? Quid est?
Mensa quae matricis confusionis notae, interdum error matricis nota, late adhibetur ut ostenderet quam bene exemplar classificationis, vel classificans, in statuto probatae notitiae, pro quo valores reales cognoscuntur.
Perspicitur quomodo exemplar vel algorithmus operetur. Simplicem nobis facit errorum maculam inter varios cursus.
Modus aestimandi est quomodo exemplar vel algorithmus bene exerceatur.
Praedictio exemplaris classificationis in confusione matricis compilata est. Singulae valores comitem pittacii classium ad summam rectam et non rectam praedictiones destruere solebant.
Singularia praebet vitia classificantis necnon varia errorum genera ab classiariis.
25. Quaenam est analysis componentis principium?
Minuendo numerum variabilium quae inter se connectuntur, finis est extenuandi dimensionem collectionis notitiarum. Sed quam maxime diversitatem servare Gravis est.
Variabiles mutantur in novum ordinem variabilium quae principales partes dicuntur.
Hi PCs orthogonales sunt, quia matricis covariance sunt eigenvectores.
26. Cur pars rotationis tam crucialis PCA (analysi principalis) est?
Gyratio pendet in PCA quia optimizes separationem inter varias partes ab unaquaque parte consecutas, simpliciorem interpretationem componentes.
Partes extensas requirimus ad exprimendam variationem componentium si partes non revolvantur.
27. Quomodo ordinatio et ordinatio inter se variant?
ordinationem,
Data in ordinationem mutatur. Datas normalizes debes si squamas habet, quae prorsus diversae sunt, praesertim ab gravi ad summum. Accommoda singulas columnas ita ut fundamentalis statistica omnia compatibilia sint.
Ut nulla subtilitas amissio, haec utilis esse potest. Signum deprehendendi sonitus neglecto est unum objectorum disciplinae exemplar.
Est facultas dandi, si exemplar detur integra potestas ad errorem reducendum.
Ordinatio:
In regularizatione, praedictum munus modificatur. Subest haec aliqua potestas per regularizationem, quae simplicioribus muneribus aptat in perplexa.
28. Quomodo ordinationes et normae sunt inter se diversae?
Duae maxime technicae artis ad scalas plumae adhibitae sunt ordinationem et standardizationem.
ordinationem,
- Notitias rescindere ad ambitum [0,1] cognoscendi ordinationem.
- Cum omnes parametri eandem scalam positivam habere debent, ordinationem adiuvat, sed notitiae copiae manor pereunt.
Ordinatio:
- Data rescaledantur habere medium 0 et vexillum deviationis 1 ut partem processus standardisationis (Unit discrepantia)
29. Quidnam vult "variatio inflationis factor"?
Proportio variatum exemplaris ad variationem exemplaris cum una tantum independens variabilis nota est sicut factor variationis inflationis (VIF).
VIF aestimat quantitatem multicollinearietatis in statuto plurium variabilium regressuum.
Variatio exemplaris (VIF) Exemplar cum One Independent Variabilis Variance
30. Ex magnitudine disciplinae positae, quomodo classifier carpis?
Excelsa inclinatio, humilis discrepantia exemplar melius facit ad brevem institutionem positam, quia plus minus probabile est. Simplex est exempli gratia Bayes.
Ad repraesentandum plures implicationes perplexae pro magna institutione positae, exemplar humili studio et alte dissidentia potior est. Logistica regressio exemplum bonum est.
31. Quid algorithmus in discendi machina ad "discentem ignavum" refertur et ad quid?
Discens piger, KNN est machina discendi algorithmus. Quia K-NN dynamice spatium temporis computat, vult inserere pro discere quaslibet valores apparatus peritos vel variabiles ex notitia institutionis, memoria dataset disciplinae.
Hoc facit K-NN discentem pigrum.
32. Quae sunt curva ROC et AUC?
Effectus exemplaris classificationis in omnibus liminibus graphice per curvam ROC repraesentatur. Habet veras affirmativas et falsas affirmativas rationes.
Simpliciter posita, area sub ROC curvae AUC notus est (Area Sub ROC Curva). ROC curvae area duo dimensiva ab (0,0) ad AUC mensuratur (1,1). Ad exempla classificationis binarii aestimanda, adhibita est ut statistic effectus.
33. Quid sunt hyperparametri? Quid eos singulares facit parametri exemplaris?
Variabilis interna exemplaris nota ut exemplar parametri. Adhibitis exercitationibus datae, valor moduli approximatur.
Exemplar ignotus, hyperparameter variabilis est. Valor ex notitia definiri non potest, ideoque saepe ad parametri exemplar computandi adhibita sunt.
34. Quid est F1 Score, recordatio, et praecisio?
Confusione mensurae est metrica adhibita ad efficacem exemplar classificationis. Sequentes phrases ad confusionem metricam melius explicare possunt;
TP: Vera positiva – Hi sunt valores positivi qui proprie anticipati sunt. Admonet valores ordinis proiectos et actuales genus utrumque affirmativum esse.
TN: Negatives vera - Haec sunt bona adversa quae accurate praenuntiata sunt. Admonet tam valorem actualis classis quam classis anticipata negativam esse.
Haec valores - positivi falsi et negativi falsi - fiunt cum actualis classis ab anticipata classe differt.
autem,
Proportio verae affirmativae (TP) ad omnes observationes in ipsa classe factas revocatio appellatur, etiam notae sensibilitatis.
Revocatio est TP/(TP+FN).
Praecisionis est mensura pretii predictive affirmativi, qui numerum positiuum comparat exemplar vere praedicat quot recte positivis accurate praedicit.
Subtilitas est TP/(TP + FP)
Facillima observantia metrica ad intelligendum accurationem est, quae iusta est proportio observationum omnium observationum proprie praedictarum.
Cura aequatur (TP+TN)/(TP+FP+FN+TN).
Subtilitas et Revocatio ponderati sunt et Curabitur ad praebendum F1 Score. Quam ob rem hoc nomen considerat tam falsas positivas quam negativas falsas.
F1 pluris est pluris quam accuratio, praesertim si inaequalis ordinis distributio, etsi intuenti non simplex est comprehendere quam accurate.
Optima accuratio consequitur, cum comparandae sunt negativae falsae positivis et falsis sumptus. Praestat tam praecisionem quam revocare si sumptus falsis positivis et negativis falsis coniunctis significanter differunt.
35. Quidnam est crucis sanatio?
A statistica resampling accessus appellatus crucis-validatio in machina discendi utitur aliquot copia schedulae ad instituendum et perpendendum machinam discendi algorithmum per plures orbes.
Nova batch notitiarum quae exemplum instituendi usus non erat, probata est utendo cross-validation ad videndum quomodo exemplar bene praedicet. Data overfitting impeditur per crucis sanationem.
K-fold Frequentius methodus resampling usus totam dataset in K aequalia magnitudines scindit. Crucis-validatio appellatur.
36. Dicamus te perspexisse exemplum tuum variatum habere significantem. Quid algorithmus, ut videtur, aptissimum ad hanc rem pertractandam aptissimum est?
Administrandi excelsum varietatem
Utendum est artificio iactabili pro quaestionibus magnis variationibus.
Repetita sampling notitiarum temere datarum ab algorithm bagging adhibebitur ut notitias in subgroups dividendas. Postquam notitia divisa est, temere notitias et certas institutiones procedendi ad regulas generandas uti possumus.
Post haec, suffragatio adhiberi potest ad exemplar praedictiones miscere.
37. Regressionem a Lasso regressionem quid distinguit Dorsum?
Duae methodi regularizationis late adhibitae sunt Lasso (etiam L1) et Ridge (aliquando L2) regressio. Adhibentur ne overfiting data.
Ad optimam solutionem inveniendam et multiplicitatem minuendam, hae artes adhibentur ad coefficientes puniendos. Regressionem Lasso in summa bonorum absolutorum coefficientium agit.
Poena regressionis munus in Ridge vel L2 derivatur ex summa quadratorum coefficientium.
38. Quod magis est: exemplar perficiendi vel exemplar accurate? Quod unum et cur faves?
Haec quaestio fallax est, ita praemittendum est quid sit euismod exemplar. Si perficientur celeritate definitur, tum ratio applicationis nititur; quaelibet applicatio quae ad realem temporis condicionem involvit, altam celeritatem tamquam crucialem componentem requirere debet.
Exempli gratia, optimus Proventus Inquisitionis minoris pretii fiet si eventus Query nimis longum est advenire.
Si euismod ad iustificationem adhibetur cur praecisio et revocatio prae accuratione prioritized debet, tunc F1 score utilior erit quam accuratio ad demonstrandum negotium causa pro quavis notitia statuto quod est inaequalis.
39. Quomodo vis inaequalitates administrare dataset?
Inaequalis dataset prodesse ab arte sampling. Sampling fieri potest vel sub vel sub forma vel oversampled.
Sub Sampling permittit nos recusare maioris ordinis magnitudinem ut minoritas classis aequare possit, quae adiuvat in augendo celeritatem ad executionem temporis repositionis et temporis, sed etiam in detrimento notitiarum pretiosarum consequi potest.
Ut proventum informationum detrimentum ex oversampling mederim, Minoritatem classis augemus; attamen hoc facit ut in quaestiones incassum decurramus.
Additional consilia includit:
- Botrus-Substructus super Sampling- Minoritas et maioritas instantiae classium singulariter subiectae sunt mediis artificiis conglobantibus in hoc situ. Hoc fit ut ligaturas dataset. Tum singulae glomerulae exaggeratae sunt, ut omnes ordines eandem magnitudinem habeant, omnesque racemi intra classem parem numerum instantiarum habeant.
- SMOTE: Synthetica Minoritas Over-sampling Technique- Segmentum notitiarum ex minoritate classis exemplum adhibetur, post quod instantiae artificiales additae, quae ei comparantur, producuntur et ad dataset originalibus additae sunt. Haec methodus bene cum notitiis numerorum punctis operatur.
40. Quomodo discernis inter boosting et bagging?
Technicae Ensemble versiones habent notas quasi bagging et boosting.
Bagging-
Nam algorithms cum magna variatione, bagging est ars ad differentiam deprimendam. Una talis domus classificarum quae prona est ad iudicium est arbor familiae.
Genus notitiarum quae arbores iudicio exercentur in effectum habet significantem ictum. Qua de re, etiam cum pulcherrimis, eventorum generalio interdum longe difficilior est apud eos obtinere.
Si sententiae disciplinae arborum mutatur, eventus substantialiter variant.
Consequenter bagging adhibetur, in quibus multae sententiae arbores creantur, quarum unaquaeque utens exemplo originalis notitiae exercetur, et finis effectus mediocris omnium horum exemplorum diversorum est.
Boosting:
Boosting est ars praedicandi cum systemate classificio infirmo in quo quisque debilis classificator supplet defectus sui validioris classificatorum. Nos ad classificatorem, qui male exercet in data statuto ut "classifier infirmus".
Boosting patet processus potius quam algorithmus. Regressio logisticae et caducae decisionis arbores communia exempla classiariorum debilium sunt.
Adaboost, Gradiente Boosting, et XGBoost sunt duo algorithms populares boosting, tamen plura sunt.
41. Explica differentias doctrinarum inductivarum et deductivarum.
Cum addiscere per exemplum e statuto exemplorum observatorum, exemplar adhibet doctrinam inductivam ut ad conclusionem generalem perveniatur. In alia parte, doctrina deductiva, exemplar effectus utitur ante suam formationem.
Doctrina inductiva est processus conclusionum ex observationibus.
Cognitio deductiva est processus faciendi observationes ex coniectionibus.
Conclusio
Congrats! Hae sunt capita 40 et supra interrogationes colloquii pro machina discendi, quas nunc responsa nosti. Data scientia et intelligentia artificialis occupationes perget in petitione sicut progressus technologiae.
Candidati, qui scientiam harum technologiarum incisurae renovant et peritiam suam meliorem constituunt, possunt invenire varietatem possibilitatum laboris cum mercede competitive.
Potes procedere cum colloquiis respondendo nunc solidum intellectum habere quomodo respondendi quibusdam quaestionibus machinae discendi quaesitis respondendi.
Pro tuis metis, hunc gradum accipe. Para colloquia per visitare Hashdork's Colloquium Series.
Leave a Reply