أدخل كلمة أو عبارة بأي لغة 👆
اللغة:
ترجمة وتحليل الكلمات عن طريق الذكاء الاصطناعي ChatGPT
في هذه الصفحة يمكنك الحصول على تحليل مفصل لكلمة أو عبارة باستخدام أفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي المتوفرة اليوم:
- كيف يتم استخدام الكلمة في اللغة
- تردد الكلمة
- ما إذا كانت الكلمة تستخدم في كثير من الأحيان في اللغة المنطوقة أو المكتوبة
- خيارات الترجمة إلى الروسية أو الإسبانية، على التوالي
- أمثلة على استخدام الكلمة (عدة عبارات مع الترجمة)
- أصل الكلمة
%ما هو (من)٪ 1 - تعريف
АЛГОРИТМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Random Forest; Случайный лес; Random forest
/dev/random и /dev/urandom
СИМВОЛЬНЫЕ ПСЕВДОУСТРОЙСТВА В НЕКОТОРЫХ UNIX-ПОДОБНЫХ СИСТЕМАХ
/dev/random; /dev/urandom
/dev/random и /dev/urandom — специальные символьные псевдоустройства в некоторых UNIX-подобных системах, впервые появившиеся в ядре Linux версии 1.3.
NaN
ОСОБОЕ СОСТОЯНИЕ ЧИСЛА С ПЛАВАЮЩЕЙ ЗАПЯТОЙ
Not-a-Number; Nan; Не число; NaN
NaN (, «не число») — одно из особых состояний числа с плавающей запятой. Используется во многих математических библиотеках и математических сопроцессорах.
SDRAM
![SODIMM, 256 Мб, [[BGA]]-чипы](https://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/SO-DIMM-200pin-256MB-DDR-SDRAM.jpg?width=200 "SODIMM, 256 Мб, [[BGA]]-чипы")
![[[DDR SDRAM]] модули памяти (c радиатором и без)](https://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/DDR-SDRAM-Module.jpg?width=200 "[[DDR SDRAM]] модули памяти (c радиатором и без)")
ВИД ОЗУ
Synchronous Dynamic Random Access Memory; SDR SDRAM
SDRAM ( — синхронная динамическая память с произвольным доступом) — тип запоминающего устройства, использующегося в компьютере и других цифровых устройствах в качестве ОЗУ.
ويكيبيديا
Метод случайного леса
Метод случайного леса (англ. random forest) — алгоритм машинного обучения, предложенный Лео Брейманом и Адель Катлер, заключающийся в использовании ансамбля решающих деревьев. Алгоритм сочетает в себе две основные идеи: метод бэггинга Бреймана и метод случайных подпространств, предложенный Тин Кам Хо. Алгоритм применяется для задач классификации, регрессии и кластеризации. Основная идея заключается в использовании большого ансамбля решающих деревьев, каждое из которых само по себе даёт очень невысокое качество классификации, но за счёт их большого количества результат получается хорошим.
