Wat is modelverskuiwing in masjienleer?
Wat is modelverskuiwing in masjienleer?

Video: Wat is modelverskuiwing in masjienleer?

Video: Wat is modelverskuiwing in masjienleer?
Video: Gregory Chaitin: Complexity, Metabiology, Gödel, Cold Fusion 2024, Desember
Anonim

Vanuit Wikipedia, die vrye ensiklopedie. In voorspellende analise en Masjienleer , die konsep dryf beteken dat die statistiese eienskappe van die teikenveranderlike, wat die model probeer voorspel, verander met verloop van tyd op onvoorsiene maniere. Dit veroorsaak probleme omdat die voorspellings minder akkuraat word soos die tyd verbygaan

Behalwe dit, wat is modeldrift?

Model Drift is die tweede stap van die Kuhn-siklus. Die siklus begin in Normale Wetenskap waar 'n veld 'n model van begrip (sy paradigma) wat werk. Die model laat 'n veld se lede toe om probleme van belang op te los.

Tweedens, wat is die dryfkrag in data-insameling? Maar een ding wat jou aan jou skerm vasgeketting laat voel, is dataverdryf . Dataverskuiwing is die som van data veranderinge - dink aan mobiele interaksies, sensorlogboeke en web-klikstrome - wat die lewe begin het as goedbedoelde sakeaanpassings of stelselopdaterings, soos CMSWire-bydraer, Girish Pancha, hier in meer besonderhede verduidelik.

Net so word gevra, wat is drifbespeuring?

'n Opkomende probleem in Datastrome is die opsporing van konsep dryf . In hierdie werk definieer ons 'n metode vir bespeur konsep dryf , selfs in die geval van stadige geleidelike verandering. Dit is gebaseer op die beraamde verspreiding van die afstande tussen klassifikasiefoute.

Wat is konsepverdryf in datastroomontginning?

Konsepdrywing in masjienleer en data-ontginning verwys na die verandering in die verhoudings tussen inset en uitset data in die onderliggende probleem met verloop van tyd. In ander domeine word hierdie verandering dalk "koveranderlike verskuiwing", "datastelverskuiwing" of "nie-stasionariteit" genoem.

Aanbeveel: