random sampling error - significado y definición. Qué es random sampling error
Diclib.com
Diccionario ChatGPT
Ingrese una palabra o frase en cualquier idioma 👆
Idioma:     

Traducción y análisis de palabras por inteligencia artificial ChatGPT

En esta página puede obtener un análisis detallado de una palabra o frase, producido utilizando la mejor tecnología de inteligencia artificial hasta la fecha:

  • cómo se usa la palabra
  • frecuencia de uso
  • se utiliza con más frecuencia en el habla oral o escrita
  • opciones de traducción
  • ejemplos de uso (varias frases con traducción)
  • etimología

Qué (quién) es random sampling error - definición

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.
ляпсус         
  • 26:36}} «Иуда» появляется вместо «Иисуса». В этой копии ошибка исправлена с помощью кусочка бумаги, наклеенной на опечатку.<ref>Согласно примечанию в церкви Святой Марии, Тотнес, Корнуолл, Великобритания</ref>
НЕПРЕДНАМЕРЕННОЕ, СЛУЧАЙНОЕ ДЕЙСТВИЕ, ИЗ-ЗА КОТОРОГО ЕСТЬ ПОСЛЕДСТВИЯ
Погрешность; Инструментальная ошибка; Error; Ошибки; Ляпсус
м.
Ошибка, оговорка, досадный промах (обычно в устной речи и на письме).
Ошибка         
  • 26:36}} «Иуда» появляется вместо «Иисуса». В этой копии ошибка исправлена с помощью кусочка бумаги, наклеенной на опечатку.<ref>Согласно примечанию в церкви Святой Марии, Тотнес, Корнуолл, Великобритания</ref>
НЕПРЕДНАМЕРЕННОЕ, СЛУЧАЙНОЕ ДЕЙСТВИЕ, ИЗ-ЗА КОТОРОГО ЕСТЬ ПОСЛЕДСТВИЯ
Погрешность; Инструментальная ошибка; Error; Ошибки; Ляпсус
Оши́бка — непреднамеренное, случайное отклонение от правильных действий, поступков, мыслей, разница между ожидаемой или измеренной и реальной величиной.

Wikipedia

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.

¿Qué es /dev/random и /dev/urandom? - significado y definición