🤔 При свёртке картинки HxW матрицей 3x3, что получится в итоге? Результирующий размер изображения будет (H−2)×(W−2)(H-2) \times (W-2), если не использовать дополнение, так как свёртка "обрезает" края. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Примеры моделей с большим смещением и большой дисперсией? В машинном обучении примеры моделей, демонстрирующих большое смещение (bias) или большую дисперсию (variance), иллюстрируют различные аспекты переобучения и недообучения. 🚩Модели с Большим Смещением (High Bias) Часто слишком упрощены, что приводит к недообучению. Они не способны захватывать сложность или основные закономерности в данных. 🟠Линейная регрессия Хотя линейная регрессия может быть мощным инструментом для предсказания, она предполагает линейную зависимость между входными и выходными переменными. Если истинная зависимост

🤔 Как строится дерево? Дерево решений строится путем рекурсивного деления данных на подмножества на основе наилучших признаков, которые уменьшают неопределенность (например, с использованием информации энтропии или критерия Джини). Каждый узел в дереве представляет решение на основе одного признака, а ветви — возможные исходы. Процесс деления продолжается до тех пор, пока все данные в узлах не будут однородными или не будет достигнуто ограничение глубины. Листья дерева содержат финальные предсказания для данных. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚 Базу знаний