Across
- 3. Входные переменные, по которым алгоритм обучается находить закономерности. В таблице данных это обычно столбцы.
- 5. Абвиатура по-русски. Этот алгоритм ищет разделяющую полосу максимальной ширины между классами. Особенно эффективен в многомерных пространствах.
- 6. Финальный этап работы с данными, позволяющий оценить, насколько хорошо модель будет работать в реальном мире.
- 8. Сервис электронной почты, который автоматически перемещает подозрительные письма в отдельную папку.
- 10. Классификация. Тип задачи, где ответом является "да/нет", "истина/ложь" или "кликнет пользователь/не кликнет".
- 11. Классификация. Задача, в которой на выходе модели не два варианта, а три и более (например, распознавание цифр от 0 до 9).
Down
- 1. комментарий: Часто используется как "Hello, World!" в задачах многоклассовой классификации.
- 2. Регрессия. Несмотря на название, это мощный классификатор, который использует сигмоидную функцию для выдачи вероятности.
- 4. Модель, которая задаёт серию вопросов "Если ... то ...", легко интерпретируется человеком.
- 7. Классический датасет Рональда Фишера, содержащий 50 образцов трёх видов ириса.
- 9. Категории или метки, которые модель предсказывает. В задаче с животными это могут быть «кошка», «собака», «птица».