Аффинное преобразование
Линейное преобразование с добавлением смещения; базовая форма многих прогнозирующих моделей.
Настройки и прогресс доступны только на этой странице: браузер не разрешает сохранить их. После закрытия страницы изменения могут быть потеряны.
Словарь SohoBook по машинному обучению: ключевые понятия, связанные темы и переходы к главам.
Линейное преобразование с добавлением смещения; базовая форма многих прогнозирующих моделей.
Упорядоченный набор чисел; в ML часто описывает объект через набор признаков.
Таблица чисел, с помощью которой удобно хранить наборы данных и описывать линейные преобразования.
Подход к построению систем, которые находят закономерности в данных и используют их для прогнозирования или принятия решений.
Числовая мера длины вектора или величины ошибки, полезная для сравнения расстояний и отклонений.
Простейший линейный классификатор, который обновляет веса по ошибкам на обучающих примерах.
Измеряемая характеристика объекта, которая подается на вход модели.
Мера неопределенности распределения; чем равномернее вероятности исходов, тем выше энтропия.
Набор вопросов о рисках, справедливости, приватности, ответственности и контроле при применении ИИ.
Модель, которая последовательно делит пространство признаков правилами вида 'если-то'.
Мера отличия одного вероятностного распределения от другого.
Классификатор, который относит объект к классу ближайших известных соседей.
Вероятностный классификатор, основанный на теореме Байеса и предположении условной независимости признаков.
Метод главных компонент, который ищет новые оси с максимальной дисперсией и уменьшает размерность данных.
Сингулярное разложение матрицы, которое выделяет главные направления изменения данных и используется для сжатия.
Метод опорных векторов, который ищет разделяющую границу с максимальным зазором между классами.