CL & NLP Enthusiasts@ComputationallinguisticsNLP P.50

Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/ComputationallinguisticsNLP/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tgoop/post.php on line 50
CL & NLP Enthusiasts@ComputationallinguisticsNLP P.50

COMPUTATIONALLINGUISTICSNLP Telegram 50

CL & NLP Enthusiasts

✅هایپرپارامترهای یادگیری ماشین
هایپرپارامترها پارامترهایی در مدل‌های یادگیری ماشین هستند که از داده‌های آموزشی یاد گرفته نمی‌شوند و قبل از شروع فرآیند یادگیری تنظیم می‌شوند. این پارامترها رفتار کلی، ساختار و عملکرد الگوریتم یادگیری ماشین را کنترل می‌کنند
- رگرسیون خطی و لجستیک: کنترل پیچیدگی با منظم‌سازی (مجازات L1/L2)، انتخاب حل‌کننده‌های بهینه‌سازی و تنظیم وزن‌های کلاس.
- بیز ساده: استفاده از هموارسازی (آلفا) ، کنترل پیش‌فرض‌ها و باینری کردن داده‌ها.
- درخت تصمیم و جنگل تصادفی: مدیریت رشد درخت با معیار، عمق حداکثر و آستانه‌های تقسیم. جنگل تصادفی پارامترهای خاص خود را اضافه می‌کند.
- درختان تقویت‌شده گرادیان: ترکیب پارامترهای خاص درخت با نرخ یادگیری.
- تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA): تعریف تعداد مولفه‌ها و انتخاب روش‌های محاسباتی.
-نزدیک‌ترین همسایگان (KNN): K- تنظیم تعداد همسایگان و تأثیر آن‌ها بر پیش‌بینی‌ها.
- اK-Meansتعیین تعداد خوشه‌ها، روش اولیه‌سازی و محدودیت‌های تکرار.
- شبکه‌های عصبی متراکم: تنظیم دقیق با اندازه لایه‌های پنهان، توابع فعال‌سازی، Dropout برای منظم‌سازی و تنظیمات خاص آموزش.

👍4🥰1

www.tgoop.com/ComputationallinguisticsNLP/50

294 viewsDec 6, 2024 at 14:30

tgoop.com/ComputationallinguisticsNLP/50

Create: 2024-12-06
Last Update: 2025-07-24 03:15:44

✅هایپرپارامترهای یادگیری ماشین
هایپرپارامترها پارامترهایی در مدل‌های یادگیری ماشین هستند که از داده‌های آموزشی یاد گرفته نمی‌شوند و قبل از شروع فرآیند یادگیری تنظیم می‌شوند. این پارامترها رفتار کلی، ساختار و عملکرد الگوریتم یادگیری ماشین را کنترل می‌کنند
- رگرسیون خطی و لجستیک: کنترل پیچیدگی با منظم‌سازی (مجازات L1/L2)، انتخاب حل‌کننده‌های بهینه‌سازی و تنظیم وزن‌های کلاس.
- بیز ساده: استفاده از هموارسازی (آلفا) ، کنترل پیش‌فرض‌ها و باینری کردن داده‌ها.
- درخت تصمیم و جنگل تصادفی: مدیریت رشد درخت با معیار، عمق حداکثر و آستانه‌های تقسیم. جنگل تصادفی پارامترهای خاص خود را اضافه می‌کند.
- درختان تقویت‌شده گرادیان: ترکیب پارامترهای خاص درخت با نرخ یادگیری.
- تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA): تعریف تعداد مولفه‌ها و انتخاب روش‌های محاسباتی.
-نزدیک‌ترین همسایگان (KNN): K- تنظیم تعداد همسایگان و تأثیر آن‌ها بر پیش‌بینی‌ها.
- اK-Meansتعیین تعداد خوشه‌ها، روش اولیه‌سازی و محدودیت‌های تکرار.
- شبکه‌های عصبی متراکم: تنظیم دقیق با اندازه لایه‌های پنهان، توابع فعال‌سازی، Dropout برای منظم‌سازی و تنظیمات خاص آموزش.

BY CL & NLP Enthusiasts

Share with your friend now:
tgoop.com/ComputationallinguisticsNLP/50

Open in Telegram

Telegram News

Date: 2025-07-24|

Your posting frequency depends on the topic of your channel. If you have a news channel, it’s OK to publish new content every day (or even every hour). For other industries, stick with 2-3 large posts a week. Hui said the time period and nature of some offences “overlapped” and thus their prison terms could be served concurrently. The judge ordered Ng to be jailed for a total of six years and six months. “Hey degen, are you stressed? Just let it all out,” he wrote, along with a link to join the group. Telegram channels fall into two types: The optimal dimension of the avatar on Telegram is 512px by 512px, and it’s recommended to use PNG format to deliver an unpixelated avatar.
from us

Telegram CL & NLP Enthusiasts
FROM American