data science

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

Sie müssen eingeloggt sein, um einen Kommentar zu schreiben.