Весовая матрица - это основной компонент модели в машинном обучении, особенно в нейронных сетях. В контексте нейронной сети весовая матрица представляет собой матрицу, в которой каждый элемент соответствует весу связи между нейронами разных слоев. Точнее, каждый элемент матрицы определяет силу и направление связи между нейронами. В процессе обучения модели нейронная сеть оптимизирует значения весовых матриц, чтобы минимизировать функцию потерь и улучшить качество прогнозов. Алгоритмы обучения, такие как градиентный спуск, обновляют веса в матрице, исходя из градиента функции потерь...

Матрица ошибок – это метрика производительности классифицирующей модели Машинного обучения (ML). Когда мы получаем данные, то после очистки и предварительной обработки, первым делом передаем их в модель и, конечно же, получаем результат в виде вероятностей. Но как мы можем измерить эффективность нашей модели? Именно здесь матрица ошибок и оказывается в центре внимания. Матрица ошибок – это показатель успешности классификации, где классов два или более. Это таблица с 4 различными комбинациями сочетаний прогнозируемых и фактических значений...