Кружок по искусственному интеллекту
Обучение с учителем
Логистическая регрессия
Логистическая функция (сигмоида)
Логистическая регрессия
Логистическая регрессия
Переобучение
Переобучение
Смещение (bias) и разброс (variance)
Смещение (bias) и разброс (variance)
Переобучение
Регуляризация
Регуляризация
Решающие деревья
Максимизация прироста информации
Меры неоднородности
Random Forest (Случайный лес)
K –ближайших соседей
Спасибо за внимание!
6.87M
Category: programmingprogramming

Кружок по искусственному интеллекту. Семинар 2

1. Кружок по искусственному интеллекту

Семинар 2
Организатор: Зубрихина Мария

2. Обучение с учителем

Логистическая регрессия
Обучение но основе решающих деревьев
Random Forest
К –ближайших соседей

3. Логистическая регрессия

Логистическая регрессия –это линейная модель бинарной
классификации.

4. Логистическая функция (сигмоида)

5. Логистическая регрессия

6. Логистическая регрессия

функции стоимости

7. Переобучение

8. Переобучение

9. Смещение (bias) и разброс (variance)

Смещение (bias) и
разброс (variance)
Разброс (variance) - дисперсия ответов алгоритмов Da
Cмещение (bias) – матожидание разности между
истинным ответом и выданным алгоритмом: E(f – a).

10. Смещение (bias) и разброс (variance)

Смещение (bias) и
разброс (variance)

11. Переобучение

12. Регуляризация

Регуляризация - метод для обработки коллинеарности (высокой
корреляции среди признаков), фильтрации шума из данных и в
конечном счете предотвращения переобучения

13. Регуляризация

L2
L1

14. Решающие деревья

15. Максимизация прироста информации

English     Русский Rules