ما هو التعلّم الإحصائي؟
الإطار الكامن وراء كل نموذج تنبّؤي: تقدير دالة مجهولة f من البيانات، والفصل بين الخطأ القابل للتقليص وغير القابل له، ولماذا يشدّ التنبّؤ والاستدلال في اتجاهين متعاكسين.
اسحب ثلاثين عينة، وكوّن فترة ثقة من كل منها، ثم عُدّ كم منها يغطي القيمة الحقيقية - أوضح طريقة لإدراك أن مستوى الثقة يصف الإجراء، لا أي فترة بعينها.
30 عينة، كل منها فترة ثقة 95%.
كل فترة حمراء أخطأت القيمة الحقيقية. على مدى عينات كثيرة، تغطيها قرابة 95% من الفترات: هذا ما يعنيه مستوى الثقة، فهو خاصية للإجراء وليس احتمالاً أن تحتوي هذه الفترة بعينها على القيمة الحقيقية (فهي إما تحتويها أو لا). أعد أخذ العينة لترى أي الفترات تخطئ يتغير، وقلّص حجم العينة لترى الفترات تتّسع.
يعمل بالكامل داخل متصفّحك. لا يُرفع أي شيء تُدخله ولا يُخزَّن.
الإطار الكامن وراء كل نموذج تنبّؤي: تقدير دالة مجهولة f من البيانات، والفصل بين الخطأ القابل للتقليص وغير القابل له، ولماذا يشدّ التنبّؤ والاستدلال في اتجاهين متعاكسين.
لماذا يكون خطأ التدريب تقديراً متحيّزاً لخطأ الاختبار، وكيف تعالج ذلك مجموعة التحقّق وطريقة ترك واحد وطريقة الطيّات k، مع حساب LOOCV على خمس مشاهدات مشاهدةً مشاهدة.