Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой
Что это такое?

Главная / #Обучение СМалой Заменой

# Обучение СМалой Заменой

Задать свой вопрос
Вопрос для Поиска с Алисой
1 июня
#Бустинг#СтохастическийБустинг#ГрадиентныйБустинг#ОбучениеСМалойЗаменой#ОбучениеСБольшимЗаменой
Чем отличается стохастический градиентный бустинг от классического градиентного бустинга?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
Стохастический градиентный бустинг (SGB) отличается от классического градиентного бустинга тем, что в нём на каждой итерации обучения используется случайная выборка обучающих данных для построения очередного дерева решений. В классическом…
Читать далее
Вопрос для Поиска с Алисой
18 июля
#МашинноеОбучение#МетодКасательных#ОбучениеСМалойЗаменой#ОбучениеСБольшимЗазором#ОбучениеСБольшимРазрывом#ОбучениеСБольшимОтклонением
Как применяется метод касательных в машинном обучении?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
Метод касательных (метод Ньютона-Рафсона) применяется в машинном обучении для оптимизации. Он позволяет находить корень функции, заменяя её касательной и находя уже корень этой касательной. Например, с помощью метода касательных можно получить…
Читать далее
Вопрос для Поиска с Алисой
1 марта
#ГрадиентныйБустинг#СлучайныйЛес#ОбучениеСМалойЗаменой#МетодыМашинногоОбучения#НейронныеСети#ИскусственныйИнтеллект
В чем преимущества использования градиентного бустинга в сравнении со случайным лесом?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
Некоторые преимущества использования градиентного бустинга в сравнении со случайным лесом: Более высокая точность прогнозирования. Градиентный бустинг часто обеспечивает более точное предсказание, особенно когда набор данных относительно…
Читать далее
Вопрос для Поиска с Алисой
22 ноября
#СтохастическийЕМАлгоритм#ОбучениеСМалойЗаменой#ОсновнаяИдея#МатематическиеМетоды#СтатистическиеМетоды#НейронныеСети#МашинноеОбучение
Что такое стохастический ЕМ-алгоритм, какова основная идея?
Алиса
На основе источников, возможны неточности
Стохастический ЕМ-алгоритм — это алгоритм максимизации ожидания, который позволяет находить оценки максимального правдоподобия для параметров модели, когда данные неполны. Например, если есть отсутствующие точки данных или ненаблюдаемые (скрытые…
Читать далее
© 2025 ООО «Яндекс»
Пользовательское соглашение
Связаться с нами
Как это работает?
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Алисой
Войдите, чтобы поставить лайк
С Яндекс ID это займёт пару секунд
Войти
Mon Aug 18 2025 08:57:02 GMT+0300 (Moscow Standard Time)