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ネストされた交差検証と最適な回帰モデルの選択 - これは正しいsklearnプロセスですか?
https://www.generacodice.com/jp/articolo/1119995/ネストされた交差検証と最適な回帰モデルの選択-これは正しいsklearnプロセスですか
python
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scikit-learn
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cross-validation
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model-selection
datascience.stackexchange
匿名のスケーリングされた数値予測因子を使用して、numer.ai競争にアプローチする方法は?
https://www.generacodice.com/jp/articolo/1118702/匿名のスケーリングされた数値予測因子を使用して-numer-ai競争にアプローチする方法は
machine-learning
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deep-learning
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cross-validation
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preprocessing
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competitions
datascience.stackexchange
ケラスのクロス検証
https://www.generacodice.com/jp/articolo/1117173/ケラスのクロス検証
python
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deep-learning
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cross-validation
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keras
datascience.stackexchange
テストセットの最小サイズはどれくらいですか?
https://www.generacodice.com/jp/articolo/1117158/テストセットの最小サイズはどれくらいですか
statistics
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cross-validation
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ab-test
datascience.stackexchange
Pysparkで複数のデータフレームを列に並べます
https://www.generacodice.com/jp/articolo/1116210/pysparkで複数のデータフレームを列に並べます
python
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cross-validation
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apache-spark
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pyspark
datascience.stackexchange
k-fold検証またはブースストラップを実行するときに使用する観察はどれですか?
https://www.generacodice.com/jp/articolo/1116132/k-fold検証またはブースストラップを実行するときに使用する観察はどれですか
cross-validation
datascience.stackexchange
ニューラルネットワークをトレーニングするときのクロス検証?
https://www.generacodice.com/jp/articolo/1115712/ニューラルネットワークをトレーニングするときのクロス検証
neural-network
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datascience.stackexchange
Sklearn:トレーニング中にデータセットの割合を調整する方法は、テストではありません
https://www.generacodice.com/jp/articolo/1114921/sklearn-トレーニング中にデータセットの割合を調整する方法は-テストではありません
scikit-learn
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pandas
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cross-validation
datascience.stackexchange
Courseraで、Andrew Ngは機械学習のビデオ講義60と61で正確に何を言っていますか?
https://www.generacodice.com/jp/articolo/1113592/courseraで-andrew-ngは機械学習のビデオ講義60と61で正確に何を言っていますか
machine-learning
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cross-validation
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model-selection
datascience.stackexchange
相互に検証されたパフォーマンス測定の重要性 /信頼性の評価
https://www.generacodice.com/jp/articolo/1113537/相互に検証されたパフォーマンス測定の重要性-信頼性の評価
statistics
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evaluation
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cross-validation
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