Table of Contents
মেশিন মডেল শেখার জন্য সম্প্রচারের প্রয়োজনীয় উপাদানগুলো অপরিহার্য । তারা একটি মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীর মান কত ভাল হবে তার হিসাব দেয় । পরিবর্তন প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া এবং চূড়ান্ত মডেল কর্মক্ষমতার ওপর প্রভাব ফেলে ।
বোধগম্য ফাংশান
ফলাফল এবং প্রকৃত মূল্যবোধের মধ্যে যে ত্রুটি রয়েছে, তার হার মেনে চলার সময়, ফলাফল সঠিক মানের উন্নতির লক্ষ্য হল, মডেলের সঠিক অবস্থান জানার জন্য এই ত্রুটির সমাধান করা। সমস্যার বিভিন্ন ধরনের ফাংশন ব্যবহার করা হচ্ছে বিভিন্ন ধরনের পরিবর্তন ।
উচ্চ পার্থক্যের সাধারণ ধরন
- [[F] Mrand ত্রুটি (M] [E][FLT] মূলত রিগ্রেশন কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, এটি নির্ধারণ করে যে গড় বর্গ দ্রাক্ষাফল এবং প্রকৃত মূল্যবোধের মধ্যে পার্থক্য রয়েছে ।
- [[F] CRSS [F] Colp-NECOP - NOPPCOP:[[FLT] [FLT] ত্রুটির মধ্যে সাধারণ মান, এটা দুটো সম্ভাবনা বিতরণের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে।
- [[F] Hing Hing Hing Hing Hing Hing Hing Hing]:[FLT] ভেক্টর মেশিন সমর্থন করে ব্যবহৃত হয়, এর ফলে নিম্ন স্তরের ঘরের মধ্যে সীমা বৃদ্ধি পায় ।
( ১ করি.
ছবির স্বীকৃতির মাধ্যমে, নিয়মিত ভাবে পরিবর্তিত হওয়া এই ক্ষতিকে সঠিক ভাবে সংশোধন করার জন্য প্রায়শ:ই ব্যবহার করা হয়।