📚
Все вопросы
- Проблема………….., когда модель слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, критична для всех моделей. #4331
- Какой метод использует скорость уменьшения ошибки на обучающей выборке для мульти-революционного обучения? #4332
- Какой алгоритм является примером метода бустинга? #4333
- Завершите предложение: Поиск оптимума между ……….и точностью для модели. При использовании ансамбля отдельные модели могут демонстрировать достаточную точность при меньшем разбросе значений.. #4334
- Упорядочите этапы работы AdaBoost: #4335
- Какой из следующих параметров присваивается каждому классификатору в AdaBoost в зависимости от его производительности? #4336
- Какой из следующих аспектов помогает избежать переобучения в XGBoost при использовании регуляризации? #4337
- Применение AdaBoost позволяет улучшить ……. модели. #4338
- XGBoost используется в соревнованиях по машинному обучению благодаря своей ……. #4339
- В алгоритме ……. используется метод градиентного спуска для устранения ошибок. #4340