Функция потерь в контексте машинного обучения Функция потерь в контексте машинного обучения - это способ измерить, насколько хорошо прогнозы модели соответствуют фактическим данным. Можно считать это своего рода таблицей результатов для вашей модели. Чем ниже оценка (или «потеря»), тем лучше работает ваша модель. Рассмотрим простой пример. Предположим, вы пытаетесь предсказать цену дома на основе его размера. У вас есть модель, которая делает прогнозы, и у вас есть фактические цены на дома. Функция...

Байесовские выводы о ковариантных функционалах плотности из астрофизических данных мультимессенджеров: влияние функций правдоподобия ограничений материи низкой плотности В статье рассматривается влияние выбора между гауссовой и равномерной функциями правдоподобия в байесовском выводе на свойства компактных звёзд и ядерной материи. Результаты показывают,...