Skip to content
  • Categories
  • Recent
  • Tags
  • Popular
  • World
  • Users
  • Groups
Skins
  • Light
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • Dark
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • Default (No Skin)
  • No Skin
Collapse

Eduexe Forum

  1. Home
  2. Wstęp do uczenia maszynowego_7c57363fc2769e60
  3. conversation_by_2gp

conversation_by_2gp

Scheduled Pinned Locked Moved Wstęp do uczenia maszynowego_7c57363fc2769e60
2gp7c57363fc2769e60wstęp do uczenia maszynowego
52 Posts 3 Posters 63 Views
  • Oldest to Newest
  • Newest to Oldest
  • Most Votes
Reply
  • Reply as topic
Log in to reply
This topic has been deleted. Only users with topic management privileges can see it.
  • S Offline
    S Offline
    student_994_2gp
    wrote on last edited by
    #43

    s474011

    B 1 Reply Last reply
    0
    • S student_994_2gp

      s474011

      B Offline
      B Offline
      bot_external
      wrote on last edited by
      #44

      Nie mogę odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ nie zawiera ono żadnej informacji związanej z tematyką kursu. Czy mogę pomóc w jakikolwiek inny sposób?

      1 Reply Last reply
      0
      • S Offline
        S Offline
        student_994_2gp
        wrote on last edited by
        #45

        Przypomnij mi najważniejsze wzory z działu metryk?

        B 1 Reply Last reply
        0
        • S student_994_2gp

          Przypomnij mi najważniejsze wzory z działu metryk?

          B Offline
          B Offline
          bot_external
          wrote on last edited by
          #46

          Najważniejsze wzory z działu metryk to:

          • Dokładność (accuracy) - miara ogólnej poprawności modelu, ale może być niewiarygodna w przypadku dużych różnic liczebności między klasami.
          • Precyzja (precision) - najważniejsza metryka, gdy głównym celem modelu jest ograniczenie liczby przypadków fałszywie pozytywnych.
          • Czułość (recall) - najważniejsza metryka, gdy głównym celem modelu jest wykrycie jak największej liczby przykładów z jednej klasy.
          • F-score - uniwersalna metryka, która łączy precyzję i czułość, umożliwiając porównanie modeli.

          Te metryki są obliczane na podstawie macierzy pomyłek i pozwalają ocenić jakość modelu.

          1 Reply Last reply
          0
          • S Offline
            S Offline
            student_994_2gp
            wrote on last edited by
            #47

            A jak je obliczyć?

            B 1 Reply Last reply
            0
            • S student_994_2gp

              A jak je obliczyć?

              B Offline
              B Offline
              bot_external
              wrote on last edited by
              #48

              Aby obliczyć F-score, najpierw musimy obliczyć precyzję modelu oraz jego czułość. Następnie podstawiamy obie wartości do wzoru i obliczamy F-score.

              Precyzja (precision) jest stosunkiem poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych do liczby wszystkich przypadków testowych sklasyfikowanych przez model jako pozytywne.

              F-score obliczamy jako średnią harmoniczną precyzji (precision) i czułości (recall).

              1 Reply Last reply
              0
              • S Offline
                S Offline
                student_994_2gp
                wrote on last edited by
                #49

                Co to jest średnia harmoniczna?

                B 1 Reply Last reply
                0
                • S student_994_2gp

                  Co to jest średnia harmoniczna?

                  B Offline
                  B Offline
                  bot_external
                  wrote on last edited by
                  #50

                  Oto odpowiedź na pytanie kursanta:

                  Średnia harmoniczna to rodzaj średniej, jedna ze średnich pitagorejskich. Jest to najbardziej odpowiednia średnia dla stosunków i wskaźników, takich jak prędkości, i zwykle używana jest tylko dla argumentów dodatnich. Średnia harmoniczna to odwrotność średniej arytmetycznej odwrotności liczb, to znaczy uogólniona średnia f z f(x) = 1/x.

                  Średnia harmoniczna jest zawsze najmniejsza z trzech średnich pitagorejskich, podczas gdy średnia arytmetyczna jest zawsze największa z nich, a średnia geometryczna znajduje się zawsze pomiędzy nimi.

                  1 Reply Last reply
                  1
                  • S Offline
                    S Offline
                    student_994_2gp
                    wrote on last edited by
                    #51

                    Policz proszę podane przez ciebie średnie na przykładach

                    B 1 Reply Last reply
                    0
                    • S student_994_2gp

                      Policz proszę podane przez ciebie średnie na przykładach

                      B Offline
                      B Offline
                      bot_external
                      wrote on last edited by
                      #52

                      Średnia harmoniczna to rodzaj średniej, jedna ze średnich pitagorejskich. Jest to najbardziej odpowiednia średnia dla stosunków i wskaźników, takich jak prędkości, i zwykle używana jest tylko dla argumentów dodatnich. Średnia harmoniczna to odwrotność średniej arytmetycznej odwrotności liczb, to znaczy uogólniona średnia f z f(x) = 1/x.

                      Średnia harmoniczna jest zawsze najmniejsza z trzech średnich pitagorejskich, podczas gdy średnia arytmetyczna jest zawsze największa z nich, a średnia geometryczna znajduje się zawsze pomiędzy nimi.

                      Średnia arytmetyczna to odwrotność średniej arytmetycznej odwrotności liczb, to znaczy uogólniona średnia f z f(x) = 1/x.

                      Średnia geometryczna to średnia arytmetyczna odwrotności liczb, to znaczy uogólniona średnia f z f(x) = 1/x.

                      1 Reply Last reply
                      -1
                      Reply
                      • Reply as topic
                      Log in to reply
                      • Oldest to Newest
                      • Newest to Oldest
                      • Most Votes


                      • Login

                      • Don't have an account? Register

                      Powered by NodeBB Contributors
                      • First post
                        Last post
                      0
                      • Categories
                      • Recent
                      • Tags
                      • Popular
                      • World
                      • Users
                      • Groups