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您必須取消5種機器學習概念的架空才能清除數據科學面試

互聯網上有關於數據科學和機器學習(ML)的大量知識。此外,我們看到世界各地為數據科學和ML工作職位做準備的技術人員激增。這是您必須學習和掌握的最重要的基礎機器學習概念,才能找到ML工程師的就業機會。

1.偏差偏差
偏差是由於創建ML模型以簡化該模型而導致的錯誤。方差是使用不同的訓練數據時預測值變化的量。偏差方差折衷是一個重要的概念,它指的是ML模型中偏差量和方差之間的逆關係。

2.有監督與無監督學習
監督學習討論有關標記數據集的學習。在監督學習的情況下,目標變量是一個已知值。無監督學習是關於從推論數據中得出推論和尋找模式,而不涉及任何標記結果。

3.交叉驗證
這是一種用於訪問新數據集上的ML模型的性能的技術。將數據分為訓練,驗證和測試組時。驗證數據用於調整超參數和測試驗證數據。

4.評估指標
您可以選擇多種度量來評估ML模型。評估回歸模型時的重要指標包括:R平方,調整後的R平方,平均絕對誤差(MAE)和均方誤差(MSE)。

5.降維
這是減少給定數據集中要素數量的過程。最受歡迎的還原技術是 百家樂一天贏1000稱為主成分分析(PCA)。它用於壓縮目的,主要是減少所需的內存並提高算法性能。https://techgig.com/generateHttpWebService-v2.php?tgtype=SAVE_NEWS_READ_LOGS&news_id=78556739&news_title=5機器學習概念,您必須了解這些知識才能清除數據科學採訪&news_url = https://content.techgig.com/5-machine-learning-您必須了解數據科學訪談的概念/articleshow/78556739.cms&tags=Te百家樂必勝法chnology&ppuserinfo =