मैं वर्तमान में मशीन लर्निंग सीख रहा हूँ। मैं भ्रमित हूँ कि मॉडल वेट टर्म क्या है। कृपया मुझे समझाएं कि वास्तव में मॉडल वज़न क्या है
उत्तर:
जवाब के लिए 0 № 1वजन संख्या है जो आप अपने को चालू करने के लिए उपयोग करते हैंएक भविष्यवाणी में नमूने। कई (अधिकांश?) मामलों में यह वही है जो आप अपने सिस्टम के साथ सीख रहे हैं। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आप केवल घर के आकार (x) का उपयोग करके घर की कीमत का अनुमान लगाना चाहते हैं। आप एक सरल रेखीय प्रतिगमन मॉडल का उपयोग कर सकते हैं जो डेटा के लिए एक पंक्ति फिट करने की कोशिश करता है। आपके द्वारा उपयोग किया जाने वाला सूत्र एक पंक्ति का सूत्र है:
y = w * x + b
यहाँ x दिया गया है (घर का आकार) और आप उपयोग करते हैं w तथा b भविष्यवाणी करना y कीमत। इस मामले में w तथा b आपके वजन हैं लक्ष्य यह निर्धारित करना है कि कौन सा डब्ल्यू और बी डेटा को सबसे अच्छा फिट देते हैं।
तंत्रिका नेटवर्क (या) जैसे अधिक जटिल मॉडल मेंऔर भी जटिल रेखीय प्रतिगमन) आप नाटकीय रूप से आप मॉडल में अधिक वजन हो सकते हैं, लेकिन उन भारों को खोजने का मूल विचार जो डेटा को सबसे अच्छा फिट करते हैं, वही है।