data regularization
regularisasi data
regularization method
metode regularisasi
regularization term
istilah regularisasi
l1 regularization
regularisasi l1
regularization effect
efek regularisasi
regularization parameter
parameter regularisasi
regularization technique
teknik regularisasi
regularization strategy
strategi regularisasi
regularization approach
pendekatan regularisasi
regularization model
model regularisasi
regularization is crucial in machine learning to prevent overfitting.
regularisasi sangat penting dalam pembelajaran mesin untuk mencegah overfitting.
the regularization parameter controls the complexity of the model.
parameter regularisasi mengontrol kompleksitas model.
we applied l1 regularization to improve feature selection.
kami menerapkan regularisasi l1 untuk meningkatkan pemilihan fitur.
regularization techniques can enhance the performance of neural networks.
teknik regularisasi dapat meningkatkan kinerja jaringan saraf tiruan.
choosing the right regularization method is essential for accurate predictions.
memilih metode regularisasi yang tepat sangat penting untuk prediksi yang akurat.
regularization helps in dealing with multicollinearity in regression models.
regularisasi membantu dalam mengatasi multikolinearitas dalam model regresi.
incorporating regularization can lead to more robust models.
menggabungkan regularisasi dapat menghasilkan model yang lebih kuat.
regularization methods like ridge and lasso are widely used.
metode regularisasi seperti ridge dan lasso banyak digunakan.
we observed improved accuracy after applying regularization techniques.
kami mengamati peningkatan akurasi setelah menerapkan teknik regularisasi.
regularization is a key concept in statistical learning theory.
regularisasi adalah konsep kunci dalam teori pembelajaran statistik.
Jelajahi kosakata yang sering dicari
Ingin belajar kosakata dengan lebih efisien? Unduh aplikasi DictoGo dan nikmati fitur penghafalan dan peninjauan kosakata yang lebih banyak!
Unduh DictoGo Sekarang