data science

 0    19 speciālā zīme    danielpruszynski
lejupielādēt mp3 Drukāt spēlēt pārbaudiet sevi
 
jautājums atbilde
siatka algorytmu k sąsiadów
sākt mācīties
k neighbors mesh
węzeł jest czysty, gdy wszystkie próbki w węźle należą do tej samej klasy
sākt mācīties
the node is clean when all samples in the node belong to the same class
Pi k - współczynnik występowania klas k wśród próbek uczących w i-tym węźle
sākt mācīties
Pi k - coefficient of occurrence of k classes among training samples in the i-th node
nadmierne dopasowanie
sākt mācīties
overfitting
ostre granice modelu drzew decyzyjncyh, lasy losowe wygładzają te rożnice
sākt mācīties
sharp boundaries of the decision tree model, random forests smooth out these corners
Wzajemna informacja (MI) między dwiema zmiennymi losowymi jest wartością nieujemną, która mierzy zależność między zmiennymi. Jest równy zero wtedy i tylko wtedy, gdy dwie zmienne losowe są niezależne, a wyższe wartości oznaczają większą zależność.
sākt mācīties
Mutual information (MI) between two random variables is a non-negative value, which measures the dependency between the variables. It is equal to zero if and only if two random variables are independent, and higher values mean higher dependency.
maszyna wektorów nośnych (SVM)
sākt mācīties
support vector machine (SVM)
macierz konfuzji
sākt mācīties
confusion matrix
precyzja – odpowiada na pytanie, jaka proporcja pozytywnych identyfikacji była rzeczywiście poprawna.
sākt mācīties
precision - answers the question what proportion of positive identifications was actually correct.
Przywołanie - odpowiedz na pytanie, jaki odsetek rzeczywistych pozytywów został zidentyfikowany poprawnie.
sākt mācīties
Recall - answer the question what proportion of actual positives was identified correctly.
FPR, FNR
sākt mācīties
FPR, FNR
False Positive Rate (FPR) - type I error. False Negative Rate (FNR) - type II error
f1 score - srednia harmoniczna precyzji i recall
sākt mācīties
f1 score precision and recall harmonic mean
niedopasowanie modelu
sākt mācīties
underfitting
danych nie da się oddzielić liniowo
sākt mācīties
the data is not linearly separable
parkiet
sākt mācīties
parquet
type of data
no sql - nie relacyjne
sākt mācīties
no sql - non relational
the characteristic we can expect from a no sql database are that it is a non relational database as opposed to relational one
no sql rozpowszechnianie
sākt mācīties
no sql distributed
distributed database that is designed to manage large scale data while maintaing a high performance
no sql - skalowalność
sākt mācīties
no sql scalability
scalability throughput and availability
skalowalność przepustowości i dostepność
przekleństwo wymiarowości
sākt mācīties
curse of dimensionality

Lai ievietotu komentāru, jums jāpiesakās.