Search results
11 lis 2019 · Kiểm định Z (tiếng Anh: Z-Test) là một hình thức kiểm định thống kê được sử dụng để xác định xem hai giá trị trung bình tổng thể có khác nhau hay không khi biết các phương sai và kích thước mẫu lớn.
27 sty 2017 · Lúc này bài toán tìm giá trị lớn nhất (maximum likelihood) trở thành bài toán tìm giá trị nhỏ nhất của hàm mất mát (hàm này còn được gọi là negative log likelihood): \[ \begin{eqnarray} J(\mathbf{w}) = -\log P(\mathbf{y}|\mathbf{X}; \mathbf{w}) \newline = -\sum_{i=1}^N(y_i \log {z}_i + (1-y_i) \log (1 ...
Test Plan là một tài liệu chi tiết phác thảo chiến lược kiểm thử, Mục tiêu kiểm thử, tài nguyên (nhân lực, phần mềm, phần cứng) cần thiết để kiểm thử, schedule kiểm thử, Dự toán kiểm thử và deliver.
4 mar 2017 · Trước hết, chúng ta cần một vài đại lượng để đánh giá chất lượng của mô hình trên training data và test data. Dưới đây là hai đại lượng đơn giản, với giả sử \(\mathbf{y}\) là đầu ra thực sự (có thể là vector), và \(\mathbf{\hat{y}}\) là đầu ra dự đoán bởi mô hình:
13 paź 2023 · Khi áp dụng vào mô hình Hồi quy Logistic với đầu vào là ma trận dữ liệu X và trọng số w, ta có z = Xw. Việc huấn luyện của mô hình là tìm ra bộ trọng số w sao cho đầu ra dự đoán của hàm Sigmoid gần với kết quả thực tế nhất.
6 kwi 2021 · Ví dụ nếu bài toán của bạn là regression thì đầu ra sẽ là một giá trị số thực. Mô hình tốt nhất cho bài toán này đó là lựa chọn hàm kích hoạt tuyến tính (linear activation). Nếu đầu ra có phân bố chuẩn thì chúng ta có thể standardize biến đầu ra.
Các bước để thiết lập bài toán giải bằng deep learning là gì? Xử lý dữ liệu: Chia ra tập train, tập val, tập test. Thiết lập model để cho máy học. Thiết lập hàm loss function. Tìm tham số bằng cách tối ưu hàm loss function, trong đó cố gắng chọn learning rate phù hợp.
