Định nghĩa Bagging là gì?

BaggingBỏ vô bao. Đây là nghĩa tiếng Việt của thuật ngữ Bagging – một thuật ngữ thuộc nhóm Technology Terms – Công nghệ thông tin.

Độ phổ biến(Factor rating): 5/10

“Đóng bao” hoặc bootstrap tập hợp là một loại hình cụ thể của quá trình học tập máy mà sử dụng học quần thể để máy tiến hóa mô hình học tập. Đi tiên phong trong những năm 1990, kỹ thuật này sử dụng các nhóm cụ thể của bộ đào tạo, nơi một số quan sát có thể được lặp đi lặp lại giữa các bộ đào tạo khác nhau.

Xem thêm: Thuật ngữ công nghệ A-Z

Giải thích ý nghĩa

Ý tưởng về đóng bao đã được sử dụng rộng rãi trong máy học để tạo ra tốt hơn phù hợp cho các mô hình. Ý tưởng là nếu bạn mất một số đơn vị học máy độc lập, họ có thể hoạt động chung tốt hơn so với một đơn vị mà có thể có nhiều nguồn lực hơn.

What is the Bagging? – Definition

“Bagging” or bootstrap aggregation is a specific type of machine learning process that uses ensemble learning to evolve machine learning models. Pioneered in the 1990s, this technique uses specific groups of training sets where some observations may be repeated between different training sets.

Understanding the Bagging

The idea of bagging has been used extensively in machine learning to create better fitting for models. The idea is that if you take several independent machine learning units, they can function collectively better than one unit that would have more resources.

Thuật ngữ liên quan

  • Machine Bias
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Algorithm
  • Overfitting
  • Inductor
  • Electronic Publishing
  • Pathname
  • Carpal Tunnel Syndrome
  • Smart Terminal

Source: Bagging là gì? Technology Dictionary – Filegi – Techtopedia – Techterm

Rate this post