Als «penalized» getaggte Fragen

Einbeziehung zusätzlicher Einschränkungen (normalerweise eine Strafe für die Komplexität) in den Modellanpassungsprozess. Wird verwendet, um eine Überanpassung zu verhindern / die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

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Wenn die Schrumpfung auf clevere Weise angewendet wird, funktioniert sie für effizientere Schätzer immer besser?

Angenommen , ich habe zwei Schätzern ß 1 und β 2 , die konsistente Schätzer des gleichen Parameters β 0 und so , dass √βˆ1β^1\widehat{\beta}_1βˆ2β^2\widehat{\beta}_2β0β0\beta_0n−−√(βˆ1−β0)→dN(0,V1),n−−√(βˆ2−β0)→dN(0,V2)n(β^1−β0)→dN(0,V1),n(β^2−β0)→dN(0,V2)\sqrt{n}(\widehat{\beta}_1 -\beta_0)...

regression ridge-regression shrinkage penalized
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Welches Deep-Learning-Modell kann Kategorien klassifizieren, die sich nicht gegenseitig ausschließen?

Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit...

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