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ロジックは、モデルを適切に適合させないことで、一般化する能力が向上するとしばしば述べています。とはいえ、明らかに、ある時点でモデルを不十分に適合させると、データの複雑さに関係なくモデルが悪化します。 モデルが適切なバランスを取り、モデル化しようとするデータを十分に満たしていないことをどのように確認しますか？ 注：これは、「なぜオーバーフィットが悪いのか」という私の質問へのフォローアップです。

56 efficiency  algorithms  parameter 

モデルハイパーパラメーターやモデルパラメーターなどの用語は、事前に明確化することなくWeb上で交換可能に使用されていることに気付きました。これは間違いであり、説明が必要だと思います。機械学習モデル、SVM / NN / NBベースの分類器または画像認識器など、最初に思い浮かぶものを考えてみてください。 モデルのハイパーパラメーターとパラメーターは何ですか？ 例を挙げてください。

28 machine-learning  parameter  hyperparameter  language-model 

LDAには2つのハイパーパラメーターがあり、それらを調整すると、誘発されるトピックが変わります。 アルファおよびベータハイパーパラメーターはLDAにどのように貢献しますか？ いずれかのハイパーパラメーターが増減すると、トピックはどのように変わりますか？ なぜパラメーターだけでなくハイパーパラメーターなのですか？

19 topic-model  lda  parameter 

閉じた。この質問はより集中する必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てるように質問を更新します。 5年前に閉鎖されました。 ほとんどの言語では、いくつかの科学計算ライブラリが利用できるようです。 Pythonは Scipy Rust 持っている SciRust C++持っているなど、いくつかのViennaCLとArmadillo Java持っているJava NumericsとColtだけでなく、他のいくつかの 以下のような言語は言うまでもありませんRし、Julia科学技術計算のために明示的に設計されています。 非常に多くのオプションを使用して、タスクに最適な言語をどのように選択しますか？さらに、どの言語が最もパフォーマンスが高くなりますか？PythonそしてR宇宙の中で最も牽引力を持っているように見えるが、それは、より良い選択となるように、論理的にコンパイルされた言語がそうです。そして、これまでに何よりも優れているFortranでしょうか？さらに、コンパイルされた言語はGPUアクセラレーションを備えている傾向がありますが、インタープリター言語はそうではRありPythonません。言語を選択するときは何を考慮すればよいですか。また、ユーティリティとパフォーマンスのバランスが最も良い言語はどれですか。また、私が見逃した重要な科学計算リソースを持つ言語はありますか？

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