Раздел 5 / 15

Страница 1 / 17

Глава 4. Общие параметры моделей

Режим постраничного просмотра

/

На первую страницу

На предыдущую главу

На следующую главу

На последнюю страницу

Озвучивание недоступно

/

Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.

Режим постраничного просмотра

Для продолжения работы требуется Registration

На предыдущую главу

На следующую главу

Скачать приложение

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

Table of contents

Предисловие

Глава 1. Установка и начало работы +

Глава 2. Импортирование и экспортирование данных +

Глава 3. Наборы данных +

Глава 4. Общие параметры моделей -

Поддерживаемые метрики

Метрики для регрессии

Метрики для классификации

Бинарная классификация

Объем выполняемой работы

Оценка и проверка

Ранняя остановка

Контрольные точки

Перекрестная проверка

Взвешивание наблюдений

Выборки и обобщающая способность

Регрессия

Контроль вывода результатов

Глава 5. Случайный лес +

Глава 6. Градиентный бустинг +

Глава 7. Линейные модели +

Глава 8. Глубокое обучение (нейронные сети)+

Глава 9. Обучение на неразмеченных данных +

Глава 10. Все остальное +

Глава 11. Эпилог +

Приложение 1. Deep Water +

Приложение 2. Ансамбли (стекинг моделей)+

Краткий предметный указатель