random sampling error - definizione. Che cos'è random sampling error
DICLIB.COM
Strumenti linguistici IA
Inserisci una parola o una frase in qualsiasi lingua 👆
Lingua:     

Traduzione e analisi delle parole da parte dell'intelligenza artificiale

In questa pagina puoi ottenere un'analisi dettagliata di una parola o frase, prodotta utilizzando la migliore tecnologia di intelligenza artificiale fino ad oggi:

  • come viene usata la parola
  • frequenza di utilizzo
  • è usato più spesso nel discorso orale o scritto
  • opzioni di traduzione delle parole
  • esempi di utilizzo (varie frasi con traduzione)
  • etimologia

Cosa (chi) è random sampling error - definizione

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.

Che cos'è /dev/random и /dev/urandom - definizione