Coursera Machine Learning (6): 機械学習のモデル評価（交差検定、Bias & Variance、適合率 & 再現率） - Qiita
Coursera Machine Learning (6): 機械学習のモデル評価（交差検定、Bias & Variance、適合率 & 再現率）機械学習coursera交差検定適合率再現率 機械学習を学ぶのに最も適した教材と言われる、Machine Learning | Coursera を受講しているので、復習も兼ね学んだ内容を簡潔にまとめてみようと思います。 第六弾は、機械学習モデルの検証です。データを手に入れ、いざモデルを作りました。そのモデルはいいモデルなんでしょうか？そもそもいいモデルってなんでしょう？そういう、意外と大切なことを学ぶ回です。 過去の記事 Coursera Machine Learning (1): 機械学習とは？単回帰分析、最急降下法、目的関数 Coursera Machine Learning (2): 重回帰分析、スケーリング、正規方程式 Coursera
Google Analytics完全連携A/Bテストツール『Google Optimize 無償版』ついにリリース | Ledge.ai
Google『お ま た せ』 ついに来ました。以前Ledgeでも紹介し、リリース予告だけで業界を激震させたABテストツール『Google Optimize』無償版公開です。（ベータ版だけど誰でも使える） とりあえずLedge編集部でソッコー触ってみたので、以下「何ができるのか？」と「どう活用するのか？」のまとめとなります。 できない事って逆に何？至れり尽くせりな無償開放 まずは気になる「何ができるんだっけ？」てとこですが、なんと『有料版とほぼ遜色なし』て感じでした。つまり、以前の記事でお知らせした以下の機能がほぼフル装備状態での無償開放になったようなんです。 ※作れるエクスペリエンス数に制限はあるけれど とりあえずできることリストGoogle Analyticsタグにちょっと加工してURL指定すればOK表示された画面をドラッグ＆ドロップ、直接コード編集でいじってテスト作成変更履歴は全部残
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Microsoft Fabric Vs Databricks: Choosing the Right Data Solution
