Kiedy musimy przewidzieć wartość wyniku jakościowego (lub dyskretnego), używamy regresji logistycznej . Uważam, że wykorzystujemy regresję liniową do przewidywania wartości wyniku na podstawie wartości wejściowych. Jaka jest zatem różnica między tymi dwiema
Cosinus Podobieństwo artykuł na Wikipedii Czy możesz tutaj pokazać wektory (na liście lub coś), a następnie wykonać matematykę i zobaczyć, jak to działa? Jestem
Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte w zeszłym roku . Popraw to pytanie...
Jaka technologia działa za ekranami technologii rekomendacji Amazon? Uważam, że rekomendacja Amazon jest obecnie najlepsza na rynku, ale jak dostarczają nam tak trafnych rekomendacji? Niedawno byliśmy zaangażowani w podobny projekt rekomendacji, ale z pewnością chcielibyśmy wiedzieć, jak wygląda...
Zauważyłem, że gdy kodowanie One Hot jest używane na określonym zestawie danych (macierzy) i używane jako dane uczące do uczenia algorytmów, daje znacznie lepsze wyniki w odniesieniu do dokładności przewidywania, w porównaniu z użyciem samej oryginalnej macierzy jako danych uczących. Jak...
Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte 2 lata temu . Popraw to pytanie...
Kiedy obliczamy F-Measure biorąc pod uwagę zarówno Precyzja, jak i Przypomnienie, bierzemy średnią harmoniczną obu miar zamiast prostej średniej arytmetycznej. Jaki jest intuicyjny powód przyjmowania średniej harmonicznej, a nie prostej średniej?