Con DocHub, puedes fácilmente ocultar cuestionarios en rtf desde cualquier lugar. Disfruta de capacidades como arrastrar y soltar campos, contenido textual editable, imágenes y comentarios. Puedes recoger firmas electrónicas de forma segura, añadir una capa adicional de defensa con una Carpeta Encriptada, y trabajar junto a compañeros en tiempo real a través de tu cuenta de DocHub. Haz ajustes a tus archivos rtf en línea sin descargar, escanear, imprimir o enviar nada.
Puedes encontrar tu registro editado en la pestaña Documentos de tu cuenta. Crea, envía por correo, imprime o convierte tu documento en una plantilla reutilizable. Considerando la variedad de características avanzadas, es fácil disfrutar de una edición y gestión de documentos sin esfuerzo con DocHub.
hola soy Zack Dean, alcalde y soy uno de los coautores del paquete carrot. Tengo una pasión por la ciencia de datos y paso la mayor parte de mi tiempo trabajando y pensando en problemas de aprendizaje automático. Este curso se centra en la modelización predictiva en lugar de la explicativa. Queremos modelos que no sobreajusten los datos de entrenamiento y que generalicen bien. En otras palabras, nuestra principal preocupación al modelar es si los modelos funcionan bien con nuevos datos. La mejor manera de responder a esta pregunta es probar los modelos con nuevos datos. Esto simula la experiencia del mundo real en la que ajustas un conjunto de datos y luego predices en nuevos datos donde en realidad no conoces el resultado. Simular esta experiencia con una división de entrenamiento y prueba te ayuda a hacer una evaluación honesta de ti mismo como modelador. Este es uno de los conocimientos clave del aprendizaje automático. Las métricas de error deben calcularse en nuevos datos porque la validación en muestra o predecir en tus datos de entrenamiento garantiza esencialmente el sobreajuste. La validación fuera de muestra te ayuda a
