data science

 0    19 flashcards    danielpruszynski
mp3 indir Baskı oynamak kendini kontrol et
 
soru cevap
siatka algorytmu k sąsiadów
öğrenmeye başla
k neighbors mesh
węzeł jest czysty, gdy wszystkie próbki w węźle należą do tej samej klasy
öğrenmeye başla
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
öğrenmeye başla
Pi k - coefficient of occurrence of k classes among training samples in the i-th node
nadmierne dopasowanie
öğrenmeye başla
overfitting
ostre granice modelu drzew decyzyjncyh, lasy losowe wygładzają te rożnice
öğrenmeye başla
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.
öğrenmeye başla
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)
öğrenmeye başla
support vector machine (SVM)
macierz konfuzji
öğrenmeye başla
confusion matrix
precyzja – odpowiada na pytanie, jaka proporcja pozytywnych identyfikacji była rzeczywiście poprawna.
öğrenmeye başla
precision - answers the question what proportion of positive identifications was actually correct.
Przywołanie - odpowiedz na pytanie, jaki odsetek rzeczywistych pozytywów został zidentyfikowany poprawnie.
öğrenmeye başla
Recall - answer the question what proportion of actual positives was identified correctly.
FPR, FNR
öğrenmeye başla
FPR, FNR
False Positive Rate (FPR) - type I error. False Negative Rate (FNR) - type II error
f1 score - srednia harmoniczna precyzji i recall
öğrenmeye başla
f1 score precision and recall harmonic mean
niedopasowanie modelu
öğrenmeye başla
underfitting
danych nie da się oddzielić liniowo
öğrenmeye başla
the data is not linearly separable
parkiet
öğrenmeye başla
parquet
type of data
no sql - nie relacyjne
öğrenmeye başla
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
öğrenmeye başla
no sql distributed
distributed database that is designed to manage large scale data while maintaing a high performance
no sql - skalowalność
öğrenmeye başla
no sql scalability
scalability throughput and availability
skalowalność przepustowości i dostepność
przekleństwo wymiarowości
öğrenmeye başla
curse of dimensionality

Yorum yapmak için giriş yapmalısınız.