PYTHON4FINANCE Telegram 1118
منحنی یادگیری (Learning Curves)
در پست های قبل در خصوص بیش برازش صحبت کردیم. سوال مهمی که در یادگیری ماشین همیشه با آن مواجهیم این است که آیا متغیرهای (ویژگی ها) زیادتری را به مدل اضافه کنیم یا مدل را ساده کرده و از متغیرهای کمتری استفاده کنیم. استفاده از متغیرهای کمتر علاوه بر اینکه باعث صرفه جویی در منابع (مانند CPU و...) می شود سرعت رسیدن به نتیجه را افزایش می دهد اما باعث ایجاد اُریبی (Bias) می شود در حالی که استفاده از متغیرهای زیاد باعث بهبود عملکرد مدل در داده های آزمایشی می شود اما احتمال زیاد باعث بیش برازش (Over Fitting) می شود.
برای درک این منظور از منحنی های یادگیری استفاده می کنیم. منحنی یادگیری، یک نمودار است که نشان می‌دهد عملکرد مدل ما (مثلا دقت یا خطا) با افزایش تعداد داده‌های آموزشی چگونه تغییر می‌کند. این منحنی به ما کمک می کند تا مدلهای بهینه ای که همزمان هم اُریبی کمتری دارند و هم واریانس کمتری دارد را شناسایی کنیم.
در پست‌های آتی مثال عملی در این خصوص را بررسی خواهیم کرد.

#منحنی_یادگیری
#یادگیری_ماشین
#Learning_Curves


پایتون برای مالی

🆔 www.tgoop.com/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance
16



tgoop.com/python4finance/1118
Create:
Last Update:

منحنی یادگیری (Learning Curves)
در پست های قبل در خصوص بیش برازش صحبت کردیم. سوال مهمی که در یادگیری ماشین همیشه با آن مواجهیم این است که آیا متغیرهای (ویژگی ها) زیادتری را به مدل اضافه کنیم یا مدل را ساده کرده و از متغیرهای کمتری استفاده کنیم. استفاده از متغیرهای کمتر علاوه بر اینکه باعث صرفه جویی در منابع (مانند CPU و...) می شود سرعت رسیدن به نتیجه را افزایش می دهد اما باعث ایجاد اُریبی (Bias) می شود در حالی که استفاده از متغیرهای زیاد باعث بهبود عملکرد مدل در داده های آزمایشی می شود اما احتمال زیاد باعث بیش برازش (Over Fitting) می شود.
برای درک این منظور از منحنی های یادگیری استفاده می کنیم. منحنی یادگیری، یک نمودار است که نشان می‌دهد عملکرد مدل ما (مثلا دقت یا خطا) با افزایش تعداد داده‌های آموزشی چگونه تغییر می‌کند. این منحنی به ما کمک می کند تا مدلهای بهینه ای که همزمان هم اُریبی کمتری دارند و هم واریانس کمتری دارد را شناسایی کنیم.
در پست‌های آتی مثال عملی در این خصوص را بررسی خواهیم کرد.

#منحنی_یادگیری
#یادگیری_ماشین
#Learning_Curves


پایتون برای مالی

🆔 www.tgoop.com/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance

BY Python4Finance




Share with your friend now:
tgoop.com/python4finance/1118

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Activate up to 20 bots A Hong Kong protester with a petrol bomb. File photo: Dylan Hollingsworth/HKFP. The channel also called on people to turn out for illegal assemblies and listed the things that participants should bring along with them, showing prior planning was in the works for riots. The messages also incited people to hurl toxic gas bombs at police and MTR stations, he added. In the next window, choose the type of your channel. If you want your channel to be public, you need to develop a link for it. In the screenshot below, it’s ”/catmarketing.” If your selected link is unavailable, you’ll need to suggest another option. Write your hashtags in the language of your target audience.
from us


Telegram Python4Finance
FROM American