Мнение — это вроде задницы, есть у всякого. © Саймон Грин
Фактически при использовании обычной линейной регрессии как базовой модели для аддитивной регрессии сумма линейных регрессионных моделей также будет линейной регрессионной моделью, и регрессионный алгоритм сам минимизирует квадратичную ошибку. ©
Работа у нас такая.
Работа у нас простая —
Проблема у нас с башкой:
В башке у нас мозг тупой.
Объявление. Разыскивается высококвалифицированный Гудвин, который за умеренную плату быстро, качественно, безболезненно и желательно без оперативного вмешательства добавит мозгам остроты.
Работа у нас такая.
Работа у нас простая —
Проблема у нас с башкой:
В башке у нас мозг тупой.
Объявление. Разыскивается высококвалифицированный Гудвин, который за умеренную плату быстро, качественно, безболезненно и желательно без оперативного вмешательства добавит мозгам остроты.
Да нет. Самое печальное, что в этом предложении всё правда и всё правильно.
Да нет, там более-менее понятно. Это уже под конец теоретической части. Если даже я разобралась...
Я тебе щас на пальцах объясню. Автор рассказывает о том, как сделать регрессионный алгоритм более точным. Но чтобы понять, насколько точен алгоритм, нужна какая-то мера. Для регрессионных алгоритмов этой мерой является квадратичная ошибка. Чем меньше ошибка, тем выше точность. Ошибку нужно высчитывать по определенным формулам. Есть такая формула для линейной регрессии. Но ее можно применять не для всех аналитических задач. И т. д
Это что, заклинание против демонов? *с любопытством*
А хочешь про сети Кохонена послушать?
Это что, заклинание против демонов? *с любопытством*
А хочешь про сети Кохонена послушать?
А хочешь про сети Кохонена послушать?
про что?)
девид блейн, наевший оскомину всему нету в 2008 году)
Что за зверь?
про что?)
Про разновидность нейронных сетей )
еще есть такие люди?...
www.youtube.com/watch?v=CdTIQ6BVlvw&feature=rel...
иди смотри. 2 часть самая смешная)
пысы девид блейн - это мем номер 1 в инете за 2008 год по статистике)
не говоря уж о частоте цитируемости цитат оттуда)
Я и Титаник не смотрела.
А что ты мне за ужоснах подсунула?
ужоснах
Э... нет. Мужыг, да. Но это я и так предполагала.
И все? А почему тогда о нем надо знать? Вон мужиков навалом ходит.
Ты еще и извращенка