data regularization
การปรับปรุงข้อมูล
regularization method
วิธีการปรับให้เป็นปกติ
regularization term
ศัพท์ปรับให้เป็นปกติ
l1 regularization
การปรับให้เป็นปกติ L1
regularization effect
ผลกระทบของการปรับให้เป็นปกติ
regularization parameter
พารามิเตอร์การปรับให้เป็นปกติ
regularization technique
เทคนิคการปรับให้เป็นปกติ
regularization strategy
กลยุทธ์การปรับให้เป็นปกติ
regularization approach
แนวทางการปรับให้เป็นปกติ
regularization model
แบบจำลองการปรับให้เป็นปกติ
regularization is crucial in machine learning to prevent overfitting.
การควบคุมสมดุลเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อป้องกันการปรับให้เกินพอดี
the regularization parameter controls the complexity of the model.
พารามิเตอร์การควบคุมสมดุลควบคุมความซับซ้อนของแบบจำลอง
we applied l1 regularization to improve feature selection.
เราได้นำการควบคุมสมดุลแบบ l1 มาใช้เพื่อปรับปรุงการเลือกคุณสมบัติ
regularization techniques can enhance the performance of neural networks.
เทคนิคการควบคุมสมดุลสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทเทียมได้
choosing the right regularization method is essential for accurate predictions.
การเลือกวิธีการควบคุมสมดุลที่เหมาะสมเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำนายที่แม่นยำ
regularization helps in dealing with multicollinearity in regression models.
การควบคุมสมดุลช่วยในการจัดการกับความสัมพันธ์เชิงเส้นหลายตัวแปรในแบบจำลองการถดถอย
incorporating regularization can lead to more robust models.
การรวมการควบคุมสมดุลสามารถนำไปสู่แบบจำลองที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น
regularization methods like ridge and lasso are widely used.
วิธีการควบคุมสมดุลเช่น ridge และ lasso เป็นที่นิยมอย่างแพร่หลาย
we observed improved accuracy after applying regularization techniques.
เราสังเกตเห็นความแม่นยำที่ดีขึ้นหลังจากนำเทคนิคการควบคุมสมดุลมาใช้
regularization is a key concept in statistical learning theory.
การควบคุมสมดุลเป็นแนวคิดสำคัญในทฤษฎีการเรียนรู้ทางสถิติ
สำรวจคำศัพท์ที่มีการค้นหาบ่อย
ต้องการเรียนรู้คำศัพท์อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นหรือไม่? ดาวน์โหลดแอป DictoGo แล้วสนุกกับฟีเจอร์ช่วยจดจำและทบทวนคำศัพท์มากมาย!
ดาวน์โหลด DictoGo ตอนนี้