ضد-Varance Traf) مشین سیکھنے میں بنیادی تصور ہے کہ کس طرح سے ایک ماڈل ان دیکھے جانے والے اعداد و شمار پر اچھا کام کرتا ہے اس میں غلطی کے دو ذرائع کو درست کرنے کے لیے ماڈل اور عام کرنے کے لیے

باس اور کریس کیا ہیں ؟

Bias کسی حقیقی دنیا کے مسئلے کو سادہ انداز میں متعارف کرایا جانے والا غلطیوں کو سادہ انداز میں بیان کرتا ہے. اعلیٰ تعصب زیرِ ترتیب نتیجہ اخذ کرنے میں ناکام ہو سکتا ہے، جہاں ماڈل بنیادی نمونے پر قبضہ کرنے میں ناکام رہتا ہے۔

[Variance] یہ ظاہر کرتا ہے کہ ایک ماڈل کی پیش گوئی کتنی ہی تبدیل ہوتی اگر اسے مختلف ڈیٹا بیس پر تربیت دی جاتی تو اعلیٰ فرق اس سے بالائی فرق کیا جاسکتا ہے، جہاں ماڈل حقیقی سگنل کی بجائے شور مچا سکتا ہے۔

بیاس اور کریس‌انگ

ایک شخص کے درمیان اختلافات اور اختلافات میں توازن قائم رکھنا بہت آسان ہو سکتا ہے جبکہ ایک بہت زیادہ فرق ہو سکتا ہے ۔

مشق کرنے والے اکثر نمونے کی پیچیدگیوں کو بدلتے رہتے ہیں جیسے کہ صحیح الموت یا تونس‌پرمیٹر کا انتخاب کرنے والے اس تجارتی کام کو مؤثر طریقے سے منظم کرنے کیلئے ۔

عملی طور پر ترقی

مخالف-ویکی تجارتی نام کے لیے کچھ عام قریبی قریبی قریبی ہے:

  • ماڈل کارکردگی کا تجزیہ کرنے کے لیے کراسشنیشن استعمال کرتے ہیں۔
  • اِس لئے اُس نے کہا : ” مَیں نے . . .
  • اعلیٰ فرق فرق فرقوں کیلئے سادہ نمونے قائم کرنا
  • فرقوں کو کم کرنے کے لئے تربیتی اعداد