random search - définition. Qu'est-ce que random search
Diclib.com
Dictionnaire ChatGPT
Entrez un mot ou une phrase dans n'importe quelle langue 👆
Langue:     

Traduction et analyse de mots par intelligence artificielle ChatGPT

Sur cette page, vous pouvez obtenir une analyse détaillée d'un mot ou d'une phrase, réalisée à l'aide de la meilleure technologie d'intelligence artificielle à ce jour:

  • comment le mot est utilisé
  • fréquence d'utilisation
  • il est utilisé plus souvent dans le discours oral ou écrit
  • options de traduction de mots
  • exemples d'utilisation (plusieurs phrases avec traduction)
  • étymologie

Qu'est-ce (qui) est random search - définition

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.
Bing         
  • Скриншот лого Bing с приставкой Beta
ИНТЕРНЕТ-ПОИСКОВАЯ СИСТЕМА ОТ MICROSOFT
Microsoft Live Search; Live Search; Windows Live Search; MSN Search; Kumo; Microsoft Bing; Bing.com
Bing () — поисковая система, разработанная международной корпорацией Microsoft. Bing была представлена генеральным директором Microsoft Стивом Балмером. Ранее имела следующие наименования и адреса:
Хедхантинг         
Executive search; Хэдхантинг
Хедха́нтинг ( «охота за головами» от  «голова» +  «охота») — это одно из направлений поиска и подбора персонала ключевых и редких как по специальности, так и по уровню профессионализма специалистов. Главные бухгалтеры, юристы, руководители предприятий и специалисты узких профилей наиболее часто становятся объектом внимания хедхантеров.

Wikipédia

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.

Qu'est-ce que /dev/random и /dev/urandom - définition