Digite uma palavra ou frase em qualquer idioma 👆
Idioma:
Tradução e análise de palavras por inteligência artificial ChatGPT
Nesta página você pode obter uma análise detalhada de uma palavra ou frase, produzida usando a melhor tecnologia de inteligência artificial até o momento:
- como a palavra é usada
- frequência de uso
- é usado com mais frequência na fala oral ou escrita
- opções de tradução de palavras
- exemplos de uso (várias frases com tradução)
- etimologia
O que (quem) é random number - definição
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.
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.
