Ang mga modelong hindi pa nai-e - experive ay ginagamit upang suriin ang data nang walang naka-sign na mga resulta.[kailangan ng sanggunian] Ang wastong pagbalanse ng mga parameter sa mga modelong ito ay mahalaga para makamit ang tumpak at makabuluhang resulta. Ang gabay na ito ay nagbibigay ng isang sumaryo ng mga pamamaraan para sa pag-eensayo at pagpapatunay ng mga parameter sa hindi pa naimpluwensyang pagkatuto.

Pag - unawa sa Pagtuto ng Parameter

Ang parameter performance ay kinasasangkutan ng pagpili ng pinakamahusay na set ng mga parameter na nagpapabuti sa model performance. di tulad ng mga administration model, walang mga label upang direktang suriin ang katumpakan, kaya ang mga alternatibong pamamaraan ay ginagamit.

Karaniwang Pamamaraan ng Optimisasyon

Ang mga pamamaraang ito ng sistematiko o pasumalang mga kombinasyon ng pagsubok upang matukoy ang mga kalagayang ito ay ginagamit din sa pagsusuri ng mga lugar na may napakagandang hugis.

Mga Estratehiya sa Ekwasyon

Ang pag - iingat sa mga modelong hindi nakokontrol ay kadalasang nagsasangkot ng panloob na mga metriko na sumusukat sa pagkakaugnay - ugnay at paghihiwalay ng mga kumpol.

  • Maraming Silhouette
  • Davies-Boldin Index
  • Kalinski-Harabasz Index
  • Nakikitang Pag - uusisa