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maquina de bingo nine balls,Explore a Sala de Transmissão Esportiva da Hostess Bonita, Onde Cada Evento Se Torna uma Experiência Imperdível de Adrenalina e Emoção..Uma quarta questão é o grau de ruído nos valores de saída desejados (as variáveis alvo da supervisão). Se os valores de saída desejados costumam estar incorretos (por causa de erro humano ou erros do sensor), o algoritmo de aprendizado não deve tentar encontrar uma função que corresponda exatamente aos exemplos de treinamento. Tentar ajustar os dados com muito cuidado leva ao sobreajuste. Você pode sobreajustar mesmo quando não há erros de medição (ruído estocástico) se a função que está tentando aprender for muito complexa para o seu modelo de aprendizagem. Em tal situação, a parte da função de destino que não pode ser modelada "corrompe" seus dados de treinamento - esse fenômeno foi chamado de ruído determinístico. Quando qualquer um dos tipos de ruído está presente, é melhor usar um estimador de maior viés e menor variância.,Na prática, existem várias abordagens para amenizar o ruído nos valores de saída, como a parada precoce para evitar o sobreajuste, bem como a detecção e remoção dos exemplos de treinamento ruidosos antes de treinar o algoritmo de aprendizado supervisionado. Existem vários algoritmos que identificam exemplos de treinamento ruidosos e remover os exemplos de treinamento ruidosos suspeitos antes do treinamento diminuiu o erro de generalização com significância estatística..
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