Flashcards
1.1) Введение
Cards in this deck (6)
- 1Общая постановка задачи машинного обученияИмеется некоторое множество объектов X и множество ответов Y, а также некоторая неизвестная зависимость X -> Y. Необходимо найти решающую функцию, аппроксимирующую неизвестную зависимость.
- 2Типы признаков объектов- Бинарные;
- Номинальные (категориальные);
- Ранговые;
- Количественные. - 3Способы задания ответовЕсли Y = {-1; +1}, то это задача классификации
Если Y о поле вещественных чисел, то это задача регрессии - 4Понятие предсказательной моделиПредсказательная модель - параметрическое семейство функций: A = {a(x) = g(x, t) | t e T}
- 5Типы функции потерьДля задач классификации: sum(a(x) != y(x))
Для задач регрессии:
- sum(a(x) - y(x)) - абсолютная ошибка
- sum((a(x) - y(x))^2) - квадратичная ошибка - 6Эмпирические оценки обобщающей способности1) Скользящий контроль (LOO - leave one out)
2) Кросс-валидация по N разбиениям
Information
- Description
- Карточки по первой части лекции первой недели курса "Машинное обучение" от Яндекса и ВШЭ на coursera.org
- Created by
- Sergei Fomin
- Views
- 20
- Tags
- Rating