• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Training Loss and Testing Loss || Lesson 37 || Machine Learning || Learning Monkey || скачать в хорошем качестве

Training Loss and Testing Loss || Lesson 37 || Machine Learning || Learning Monkey || 5 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Training Loss and Testing Loss || Lesson 37 || Machine Learning || Learning Monkey ||
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Training Loss and Testing Loss || Lesson 37 || Machine Learning || Learning Monkey || в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Training Loss and Testing Loss || Lesson 37 || Machine Learning || Learning Monkey || или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Training Loss and Testing Loss || Lesson 37 || Machine Learning || Learning Monkey || в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Training Loss and Testing Loss || Lesson 37 || Machine Learning || Learning Monkey ||

#machinelearning#learningmonkey In this class, we discuss Training Loss and Testing Loss. We take an example and understand training loss and testing loss. The example we consider here is the tip amount prediction data set. In this, we have two columns. Bill amount. Tip amount. Based on the bill amount tip amount will be predicted. We consider here ten data points. The first seven data points are taken as training data. The last three points are taken as testing data. Training data is given to a machine learning model as input. The machine learning model which we consider here is a linear regression model. What our model will do? Take training data as input and generate an equation of a line that passes through the data. This line will have a minimum loss. Now we use this line equation for predicting future data points, ie testing data. Lets assume our model identified a line y = 0.1x + 2. Take the testing data and substitute x value in the above function. we get the predicted values. In the data set, we had the actual tip amount given by the customer. Loss is given as an actual tip amount minus predicted tip amount. and squared. We square the value for eliminating negative signs. Like this calculate the loss for all the values in the test data and divide by the number of data points. The value we call testing loss. If we do the same process on training data we get training loss. we use this training loss and testing loss in all the machine learning model. Based on the training and testing loss values we decide how good our machine learning model is. The loss calculation is already discussed in our linear regression class. Link for our website: https://learningmonkey.in Follow us on Facebook @   / learningmonkey   Follow us on Instagram @   / learningmonkey1   Follow us on Twitter @   / _learningmonkey   Mail us @ learningmonkey01@gmail.com

Comments
  • Overfitting  Models with an Example || Lesson 38 || Machine Learning || Learning Monkey || 5 лет назад
    Overfitting Models with an Example || Lesson 38 || Machine Learning || Learning Monkey ||
    Опубликовано: 5 лет назад
  • 154 - Understanding the training and validation loss curves 5 лет назад
    154 - Understanding the training and validation loss curves
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Training Validation Testing Data || Lesson 33 || Machine Learning || Learning Monkey || 5 лет назад
    Training Validation Testing Data || Lesson 33 || Machine Learning || Learning Monkey ||
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Важный навык, который люди осваивают слишком ПОЗДНО: кривые обучения в машинном обучении. 3 года назад
    Важный навык, который люди осваивают слишком ПОЗДНО: кривые обучения в машинном обучении.
    Опубликовано: 3 года назад
  • Outliers and Noisy Data || Lesson 36 || Machine Learning || Learning Monkey || 5 лет назад
    Outliers and Noisy Data || Lesson 36 || Machine Learning || Learning Monkey ||
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Алгоритм случайного леса наглядно объяснен! 4 года назад
    Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!
    Опубликовано: 4 года назад
  • Training Data Vs Test Data Vs Validation Data| Krish Naik 3 года назад
    Training Data Vs Test Data Vs Validation Data| Krish Naik
    Опубликовано: 3 года назад
  • ML 2: LearnTraining против Testing: набор данных с примерами #machinelearning 4 года назад
    ML 2: LearnTraining против Testing: набор данных с примерами #machinelearning
    Опубликовано: 4 года назад
  • Трансформеры и самовосприятие (DL 19) 3 года назад
    Трансформеры и самовосприятие (DL 19)
    Опубликовано: 3 года назад
  • Machine Learning Fundamentals: Bias and Variance 7 лет назад
    Machine Learning Fundamentals: Bias and Variance
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Основы ИИ: точность, эпохи, скорость обучения, размер партии и потери 3 года назад
    Основы ИИ: точность, эпохи, скорость обучения, размер партии и потери
    Опубликовано: 3 года назад
  • Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации 1 год назад
    Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации
    Опубликовано: 1 год назад
  • Моделирование Монте-Карло 5 лет назад
    Моделирование Монте-Карло
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Цепи Маркова: понятно и понятно! Часть 1 5 лет назад
    Цепи Маркова: понятно и понятно! Часть 1
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Here's the Best Math Resources you need for AI and ML. 1 год назад
    Here's the Best Math Resources you need for AI and ML.
    Опубликовано: 1 год назад
  • Математическое объяснение тестовых и обучающих наборов данных, а также проблем переобучения и нед... 7 дней назад
    Математическое объяснение тестовых и обучающих наборов данных, а также проблем переобучения и нед...
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Decision and Classification Trees, Clearly Explained!!! 4 года назад
    Decision and Classification Trees, Clearly Explained!!!
    Опубликовано: 4 года назад
  • Почему мы разделяем данные на обучающие, тестовые и проверочные наборы? 2 года назад
    Почему мы разделяем данные на обучающие, тестовые и проверочные наборы?
    Опубликовано: 2 года назад
  • Train, Validation and Test Sets in Machine Learning With Coding | Hindi 5 лет назад
    Train, Validation and Test Sets in Machine Learning With Coding | Hindi
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Machine Learning Tutorial Python - 7: Training and Testing Data 7 лет назад
    Machine Learning Tutorial Python - 7: Training and Testing Data
    Опубликовано: 7 лет назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5