Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: дискретті деректер — деректер, уақыт бойынша үздіксіз жазылып отырады, мысалы, әр секунд сайын температура тіркеледі.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: оқиға — белгілі бір уақыт сәтінде орын алатын немесе орын алмайтын жағдай, мысалы, терезенің ашылуы.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: ең жақын көрші әдісі интерполяция кезінде белгісіз мәндерді ең жақын белгілі нүктенің мәнімен толтырады.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: сызықтық интерполяция көршілес белгілі нүктелер арасын параболалық қисықпен қосады.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: сплайндармен интерполяция кезінде нүктелер арасындағы мәндер тегіс қисықтар арқылы есептеледі.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: forward fill әдісі белгісіз мәндерді алдыңғы белгілі мәнмен толтыру арқылы интерполяциялайды.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: терезелік функциялар деректердің толық көлемінде емес, шектеулі аралықта (терезеде) есептеледі.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: қарапайым жылжымалы орташа мән (SMA) соңғы мәліметтерге көбірек салмақ береді.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: экспоненциалды жылжымалы орташа мән (EMA) соңғы мәліметтерге үлкен салмақ береді.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: Фурье түрлендіруі сигналды әртүрлі жиіліктердегі синус және косинус комбинациясы түрінде көрсетуге мүмкіндік береді.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: вейвлет түрлендіру тек стационарлық сигналдар үшін қолданылады және масштабты талдау жүргізе алмайды.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: TSFresh кітапханасы уақыттық қатарлардан көптеген белгілерді автоматты түрде бөліп шығаруға мүмкіндік береді.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: NNMF әдісі тек мүмкіндігінше көп белгілерді бөліп алуға бағытталған және тиімділікті ескермейді.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: walk forward validation әдісі уақыт бойынша ілгері жылжып, оқыту және тест жиынтықтарын кезең-кезеңмен құруды қарастырады.

Машиналық оқытудағы уақыттық қатарлар бойынша тұжырымды анықтаңыз: уақыттық қатарларды множественное разбиение әдісі кездейсоқ түрде бөледі, уақыттық құрылымды бұзады.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: силуэт коэффициенті объектінің өз кластеріне басқа кластерлермен салыстырғанда қаншалықты жақсы тиесілі екенін көрсетеді.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: силуэт коэффициенті жоғары болған сайын, объектінің өз кластеріне тиесілігі нашарлайды.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: кластерлік құрылымның бар-жоғын H-ind арқылы тексеру — деректердің топтасуға бейімділігін бағалайтын тәсіл.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: CBOW моделі контекстік сөздер негізінде мақсатты сөзді болжайды.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: Skip-gram моделі контексті болжау үшін барлық сөйлемді бірден өңдейді.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: токенизатор — мәтінді сөздерге немесе басқа бірліктерге бөлу құралы.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: Embeddings — бұл сөздерді немесе басқа объектілерді векторлық түрде бейнелеу әдісі.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: NLTK және SpaCy — кластерлеу модельдері.

Машиналық оқытудағы кластерлеу бойынша тұжырымды анықтаңыз: Embeddings векторлары сөздердің мағыналық жақындығын көрсету үшін қолданылады.

Машиналық оқытудағы ықтималдық теориясы бойынша тұжырымды анықтаңыз:
Детерминизм — жүйенің қазіргі күйі мен динамика заңдарына сүйене отырып, оның болашақтағы жағдайын толық болжау мүмкіндігі.

Машиналық оқытудағы ықтималдық теориясы бойынша тұжырымды анықтаңыз:

Кездейсоқтық — барлық бастапқы шарттарды біле отырып, болашақ күйді дәл болжау әрқашан мүмкін болатындығын білдіреді.

Машиналық оқытудағы ықтималдық теориясы бойынша тұжырымды анықтаңыз:
Ықтималдық кеңістігі — барлық мүмкін элементарлы нәтижелер жиыны мен олардың ықтималдықтарының функциясынан тұратын құрылым.

Машиналық оқытудағы ықтималдық теориясы бойынша тұжырымды анықтаңыз:
Толық ықтималдық формуласы оқиғаның ықтималдығын оқиғаның бөліктерімен байланыстырылған шартты ықтималдықтар арқылы есептейді.

Машиналық оқытудағы ықтималдық теориясы бойынша тұжырымды анықтаңыз:
Элементарлы нәтижелердің ықтималдықтары барлық жағдайда бірдей болуы міндетті.