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더 나은 예측을 위해 사용할 수 있는 32가지 팁, 트릭 및 해킹.머신러닝의 가장 중요한 부분은 예측 모델링입니다.이것은 기록 데이터에 대해 훈련되고 새 데이터에 대한 예측을 수행하는 모델의 개발입니다.예측 모델링과 관련하여 가장 중요한 질문은 다음과 같습니다.어떻게 하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니까?이 비법 가이드에는 수년간의 응용 프로그램과 최고의 머신러닝 실무자 및 경쟁 우승자를 연구하여 추출한 최고의 조언이 포함되어 있습니다.이 가이드를 사용하면 성능을 향상시킬 수 있을...

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문제에 대해 합리적으로 잘 작동하는 하나 또는 두 개의 알고리즘을 갖는 것이 좋은 시작이지만 때로는 사용 가능한 시간과 리소스가 주어지면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.이 게시물에서는 성능을 향상 시키고 머신러닝 알고리즘에서 얻는 결과를 개선하는 데 사용할 수 있는 방법을 검토합니다.알고리즘을 튜닝할 때는 테스트 프로그램에서 제공하는 결과에 대해 높은 신뢰도를 가져야 합니다. 즉, 알고리즘 실행을 평가하는 데 사용하는 성능 측정값의 분산을 줄이는 기술을 사용해야 합니다. 합리적으로...

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