דסבת

When is Mean Squared Error (MSE) typically employed?

1

In which scenario is Mean Absolute Percentage Error (MAPE) particularly useful?

1

סמנו נכון/לא נכון: כאשר מדברים על Data Leakage מדובר בזליגה של ידע מהטסט לטריין. אם למשל מנרמלים את הנתונים לפי מינימום ומקסימום: אז יותר נכון לעשות את הפיצול לטריין וטסט, ורק אז לבצע את הנרמול. - קודם על הטריין - ואז להמיר את הטסט לפי ערכי המינימום ומקסמום שראינו בטריין. אם עושים נרמול על כל הנתונים ורק אז מפצלים, יש סיכוי לזליגת מידע, כיוון שאם ערכי המינימום והמקסימום בסוף הוסקו מרשומות שהוגרלו לטסט, לא היינו אמורים להיות מודעים אליהם בזמן הטריין.

1

In which scenario is R-squared (R²) particularly useful?

1

סמנו נכון/לא נכון: עבור אלגוריתם LDA לבעיית ה-topic modelling - מדובר באלגוריתם supervised learning.

1

שאלה #136309

		נכון
		לא נכון

נערך לפני 7 חודשים Shachar Adam

מיין לפי

Shachar Adam 0 נקודות · יותר מ-6 חודשים

מוניטין: 126

לא נכון, אין צורך לדעת שום פרט על המסמך. האלג' עובד רק על התפלגויות המילים במסמכים.

סמנו נכון/לא נכון: עבור אלגוריתם LDA לבעיית ה-topic modelling - האלגוריתם קובע את מספר הנושאים.

1

שאלה #136310

		נכון
		לא נכון

נערך לפני 7 חודשים Shachar Adam

מיין לפי

Shachar Adam 0 נקודות · יותר מ-6 חודשים

מוניטין: 126

לא נכון, המשתמש צריך לקבוע את כמות ה-topics שהוא מעריך שיש באוסף הטקסטים שלו. כמובן שאפשר להריץ מספר פעמים עם כמות topics שונה בכל פעם ולהשוות את התוצאות.

סמנו נכון/לא נכון: עבור אלגוריתם LDA לבעיית ה-topic modelling - האלגוריתם תומך במקרים של כמה נושאים לאותו המסמך.

1

שאלה #136312

		נכון
		לא נכון

מיין לפי

Shachar Adam 0 נקודות · יותר מ-6 חודשים

מוניטין: 126

נכון, ההנחה של המודל היא שמסמכים נוצרים באופו גנריטיבי, שבו כל מסמך מורכב מאוסף טופיקים, ולכל טופיק יש התפלגות מילים ייעודית. בתהליך הגנרטיבי מגרילים טופיקים ומילים. לצרכים פרקטיים ברוב המקרים נחזיר את הטופיק הדומיננטי ונגיד שזהו הטופיק המרכזי של המסמך כמו שעשינו בשיעור.

What is one of the challenges in developing machine learning applications even with experts?

1

שאלה #136313

		The basics in machine learning are hard to grasp
		Achieving state-of-the-art performance is quite easy
		Design decisions are often intuitive and straightforward
		Making design decisions is a tedious and error-prone task

מיין לפי

סמנו נכון/לא נכון: ב-LDA קובעים מה המשמעות של הנושאים רק לאחר שנקבל רשימת טופיקים והתפלגות מילים לכל טופיק.

1

שאלה #136314

		נכון
		לא נכון

מיין לפי

		When large errors should be penalized more than smaller ones
		When the dataset contains categorical variables
		For assessing the variability of errors around the mean
		When the dataset has a large number of outliers

		When there is a need to measure the spread of errors around the mean
		When comparing the performance of models with different scales
		When outliers have a significant impact on the analysis
		When the dataset contains only binary variables

Discuss, Learn and be Happy דיון בשאלות

When is Mean Squared Error (MSE) typically employed?

שאלה #136300

In which scenario is Mean Absolute Percentage Error (MAPE) particularly useful?

שאלה #136301

שאלה #136302

In which scenario is R-squared (R²) particularly useful?

שאלה #136307

סמנו נכון/לא נכון: עבור אלגוריתם LDA לבעיית ה-topic modelling - מדובר באלגוריתם supervised learning.

שאלה #136309

סמנו נכון/לא נכון: עבור אלגוריתם LDA לבעיית ה-topic modelling - האלגוריתם קובע את מספר הנושאים.

שאלה #136310

סמנו נכון/לא נכון: עבור אלגוריתם LDA לבעיית ה-topic modelling - האלגוריתם תומך במקרים של כמה נושאים לאותו המסמך.

שאלה #136312

What is one of the challenges in developing machine learning applications even with experts?

שאלה #136313

סמנו נכון/לא נכון: ב-LDA קובעים מה המשמעות של הנושאים רק לאחר שנקבל רשימת טופיקים והתפלגות מילים לכל טופיק.

שאלה #136314

		When you need to measure the accuracy of a classification model
		When you need to assess the performance of a clustering algorithm
		When you want to evaluate the variability explained by the independent variables in a regression model

דסבת

Discuss, Learn and be Happy דיון בשאלות

When is Mean Squared Error (MSE) typically employed?

In which scenario is Mean Absolute Percentage Error (MAPE) particularly useful?

In which scenario is R-squared (R²) particularly useful?

סמנו נכון/לא נכון: עבור אלגוריתם LDA לבעיית ה-topic modelling - מדובר באלגוריתם supervised learning.

סמנו נכון/לא נכון: עבור אלגוריתם LDA לבעיית ה-topic modelling - האלגוריתם קובע את מספר הנושאים.

סמנו נכון/לא נכון: עבור אלגוריתם LDA לבעיית ה-topic modelling - האלגוריתם תומך במקרים של כמה נושאים לאותו המסמך.

What is one of the challenges in developing machine learning applications even with experts?

סמנו נכון/לא נכון: ב-LDA קובעים מה המשמעות של הנושאים רק לאחר שנקבל רשימת טופיקים והתפלגות מילים לכל טופיק.

בקשה לשינוי התשובה / תיקון שאלה gavel

בקשה למחיקת השאלהmood_bad

בקשה לשינוי התשובה / תיקון שאלה

בקשה למחיקת השאלה