Зарегистрируйтесь чтобы видеть ссылки
Одним из основных требований к датасаентисту является – хорошее знание метрик качества оценки моделей машинного обучения. Обучить модель и сделать предсказания – это важный момент, но не менее важным является способность правильно оценить качество этих предсказаний, используя именно те метрики оценки, которые наиболее точно соответствуют вашим данным и целям конкретной задачи. В курсе рассмотрены метрики качества для задач классификации и регрессии с...
Машинное обучение: Метрики качества классификации и регрессии [stepik] [Сергей Спирёв]
Cкрытый контент, нужно авторизируйся или присоединяйся.
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Японский метод молодости и красоты. Массаж и гимнастика для лица [Изуми Форасте Онума]
- Юмейхо. Японский мануальный метод восстановления жизненной энергии и укрепления тела. Осваиваем 100 базовых приемов [Олег Хазов]
- Думай. Делай. Наслаждайся. 50 шагов для усиления личной эффективности [Натэлла Цимакуридзе]
- Neirotraf - делаем деньги из Telegram. Уникальный курс - простая, быстрая методика + автоматизация в комплекте
- [Ватные игрушки] Девочка в шапке [Любовь Казакова]