| số nhiều | regularizations |
data regularization
điều chỉnh dữ liệu
regularization method
phương pháp điều chuẩn
regularization term
thành phần điều chuẩn
l1 regularization
điều chuẩn L1
regularization effect
hiệu ứng điều chuẩn
regularization parameter
tham số điều chuẩn
regularization technique
kỹ thuật điều chuẩn
regularization strategy
chiến lược điều chuẩn
regularization approach
cách tiếp cận điều chuẩn
regularization model
mô hình điều chuẩn
regularization is crucial in machine learning to prevent overfitting.
thường hóa là rất quan trọng trong học máy để ngăn ngừa overfitting.
the regularization parameter controls the complexity of the model.
tham số thường hóa kiểm soát độ phức tạp của mô hình.
we applied l1 regularization to improve feature selection.
chúng tôi đã áp dụng thường hóa L1 để cải thiện lựa chọn đặc trưng.
regularization techniques can enhance the performance of neural networks.
các kỹ thuật thường hóa có thể nâng cao hiệu suất của mạng nơ-ron.
choosing the right regularization method is essential for accurate predictions.
việc lựa chọn phương pháp thường hóa phù hợp là điều cần thiết để đưa ra các dự đoán chính xác.
regularization helps in dealing with multicollinearity in regression models.
thường hóa giúp giải quyết tình trạng đa cộng tuyến trong các mô hình hồi quy.
incorporating regularization can lead to more robust models.
việc kết hợp thường hóa có thể dẫn đến các mô hình mạnh mẽ hơn.
regularization methods like ridge and lasso are widely used.
các phương pháp thường hóa như ridge và lasso được sử dụng rộng rãi.
we observed improved accuracy after applying regularization techniques.
chúng tôi nhận thấy độ chính xác được cải thiện sau khi áp dụng các kỹ thuật thường hóa.
regularization is a key concept in statistical learning theory.
thường hóa là một khái niệm quan trọng trong lý thuyết học thống kê.
data regularization
điều chỉnh dữ liệu
regularization method
phương pháp điều chuẩn
regularization term
thành phần điều chuẩn
l1 regularization
điều chuẩn L1
regularization effect
hiệu ứng điều chuẩn
regularization parameter
tham số điều chuẩn
regularization technique
kỹ thuật điều chuẩn
regularization strategy
chiến lược điều chuẩn
regularization approach
cách tiếp cận điều chuẩn
regularization model
mô hình điều chuẩn
regularization is crucial in machine learning to prevent overfitting.
thường hóa là rất quan trọng trong học máy để ngăn ngừa overfitting.
the regularization parameter controls the complexity of the model.
tham số thường hóa kiểm soát độ phức tạp của mô hình.
we applied l1 regularization to improve feature selection.
chúng tôi đã áp dụng thường hóa L1 để cải thiện lựa chọn đặc trưng.
regularization techniques can enhance the performance of neural networks.
các kỹ thuật thường hóa có thể nâng cao hiệu suất của mạng nơ-ron.
choosing the right regularization method is essential for accurate predictions.
việc lựa chọn phương pháp thường hóa phù hợp là điều cần thiết để đưa ra các dự đoán chính xác.
regularization helps in dealing with multicollinearity in regression models.
thường hóa giúp giải quyết tình trạng đa cộng tuyến trong các mô hình hồi quy.
incorporating regularization can lead to more robust models.
việc kết hợp thường hóa có thể dẫn đến các mô hình mạnh mẽ hơn.
regularization methods like ridge and lasso are widely used.
các phương pháp thường hóa như ridge và lasso được sử dụng rộng rãi.
we observed improved accuracy after applying regularization techniques.
chúng tôi nhận thấy độ chính xác được cải thiện sau khi áp dụng các kỹ thuật thường hóa.
regularization is a key concept in statistical learning theory.
thường hóa là một khái niệm quan trọng trong lý thuyết học thống kê.
Explore frequently searched vocabulary
Want to learn vocabulary more efficiently? Download the DictoGo app and enjoy more vocabulary memorization and review features!
Download DictoGo Now