nav[aria-label="Primary Navigation"] { padding: 0; & ul { list-style: none; width: 100%; display: flex; flex-direction: row; justify-content: start; align-items: start; gap: 30px; padding: 0; & li { margin: 0; } & ul li { list-style: none; } } }

307593_de-DE

liliconcom

Verstehen der Prinzipien zum Erstellen von Vorhersagemodellen

Lernen:

Zwei Ansätze
- Global - stabiler, weniger flexibel
- Lokal - weniger stabil, flexibler
Überanpassung verhindern
Lineare Regression, schrittweise Regression, verallgemeinerte Regression, bestrafte Regression
Entscheidungsbäume, Bootstrap-Wälder
Gestärkte Bäume
Neuronale Netze
Bedeutung von Test-Sets und wie man sie verwendet
Modelle vergleichen und auswählen

Hinweis: Dieses Video verwendet JMP 14 und JMP Pro 14.

Vorhersagemodellierung und maschinelles Lernen

Betreff: Verstehen der Prinzipien zum Erstellen von Vorhersagemodellen

Schöne Übersicht! Ungefähr bei der 27-Minuten-Marke beginnen sie, einen grundlegenden Überblick / eine Einführung in einige der verschiedenen Arten von Modellen zu geben. Ich fand ihre Erklärungen klar und prägnant, warum man ein Modell dem anderen vorziehen sollte.

Comments

There are no comments yet