Раздел, посвященный улучшению сети поверхности с помощью точек уточнения. Точки уточнения можно использовать для повышения точности и качества сетей, а также точности интересующей области. Функции, являющиеся поточечными пределами непрерывных функций образуют так называемый первый класс в классификации Бэра, нулевой класс Бэра состоит из непрерывных функций.

А если при этом в числителе не учитывать верификацию – то будут закрывать баги не фиксая их. Вот и получится – что показатель всегда близок к 1, а реально чинится все-равно мало. А у тестеров, которые верифицируют баги много ненужной работы – проверить и пероткрыть.

Смотреть что такое “Метрическое пространство” в других словарях:

На них можно ориентироваться в одном случае и не учитывать в другом. GMV, gross merchandise volume — валовый объём торговых операций — сколько вы заработали на продаже продукта. CAC, customer acquisition cost — стоимость привлечения клиента — сколько денег в среднем нужно потратить на рекламу и продвижение, чтобы привлечь одного пользователя. А можно выделять тематические — по целям, которых они помогают достичь.

«Продуктовые метрики необходимо выбирать так, чтобы повысить ценность от использования сервиса для клиента. Для продуктов API клиентом является разработчик. Но важно помнить, что предоставляемые данные предназначены для конечного пользователя.

Классическое обучение с учителем

Приложение уже не нужно — зачастую касается приложений, которые закрывают единоразовую задачу. Например, турист прилетел в другую страну, скачал местный навигатор, воспользовался им, а по возвращении на родину удалил. В данном случае метрика сходимости (Convergence Metric) снижение Uninstalls Rate нормально. Чем ниже показатель, тем меньше пользователи приложения к нему «привязаны», и наоборот. Sticky Factor помогает оценить лояльность юзеров, а лояльные пользователи чаще других делают платежи.

• Session duration — метрика, которая показывает, сколько времени пользователь провёл в продукте.
• Например, количество пользователей, которые зашли на сайт, — маркетинговая метрика.
• Рассмотрим ситуацию, когда положительный класс это событие редкое.
• Данный показатель эффективности исторически носит название F1-меры (F1-measure).
• В компании её строят для приложения в целом и отдельные пирамиды для функций, показатели по которым важно отслеживать.

Однако самыми высокими по вероятности положительного класса будут совсем не те объекты, которые мы ожидаем. Настало время воспользоваться всем арсеналом моделей машинного обучения, и начнём мы со случайного леса. Перейдём к обзору метрик и начнём с самой простой разновидности классификации – бинарной, а затем постепенно будем наращивать сложность. В математике сходимость означает существование конечного предела у числовой последовательности, суммы бесконечного ряда, значения у несобственного интеграла, значения у бесконечного произведения. Соответственно, расходимость— отсутствие конечного предела (суммы, значения). Monthly Recurring Revenue — регулярный ежемесячный доход или сумма, которую платят клиенты за месяц использования.

Выбор метрик в реальных задачах

Active users — количество клиентов, которые активно используют продукт. Бизнес самостоятельно решает, что в его случае означает «активно». Метрика также поможет измерить вовлечённость пользователей, выстроить механизмы для повышения её уровня, а также предотвратить отписки.

И MSE и MAE считаются как сумма абсолютных ошибок на объектах. Рассмотрим ситуацию, когда положительный класс это событие редкое. Возьмем в качестве примера поисковую систему – в нашем хранилище хранятся миллиарды документов, а релевантных к конкретному поисковому запросу на несколько порядков меньше. Объектами выборки являются фотографии биопсии грудных опухолей.

Примеры

С их помощью было сформировано признаковое описание, которое заключается в характеристиках ядер клеток (таких как радиус ядра, его текстура, симметричность). Положительным классом в такой постановке будут злокачественные опухоли, а отрицательным – доброкачественные. Поэтому класс, который представляет для нас интерес, называется «положительным», а оставшийся – «отрицательным».

Например, подумать, что случится, если показатели будут слишком низкими или часто меняться, — насколько это повлияет на изначальную иерархию метрик. В пространстве непрерывных функций сходимость по метрике эквивалентна равномерной сходимости, из которой следует поточечная, но не наоборот (Колмогоров, Фомин стр. 197). Подскажите, пожалуйста, как доказать, что поточечная сходимость в пространстве непрерывных функций не эквивалентна сходимости ни по какой метрике. Повсюду в этом посте будем предполагать, что все рассматриваемые случайные величины принимают значения в метрическом пространстве Ψ, наделенном метрикой ρ. В дальнейшем в качестве таких случайных величин будут рассматриваться состояния процесса zt, для которого соответствующие метрики введены в марковских процессах с дискретным временем.

Метрики вовлечения

Возможно был глюк у человека нашедшего баг (чего-то настроил не так, например). Следующая теорема связывает понятие слабой сходимости с введенными метриками. Будем также считать, что все рассматриваемые случайные величины определены на одном вероятностном пространстве, хотя в ряде случаев данное предположение является излишним. Тем самым мы имеем право рассматривать не только маргинальные (частные) распределения случайных величин, но и их совместные распределения. Например, можно считать, что прогноз погоды сбылся, если ошибка предсказания составила меньше 1/2/3 градусов.

Что на самом деле должен уметь менеджер продукта, чтобы заинтересовать работодателя

Однако, с точки зрения бизнес-заказчика вторая модель может оказаться предпочтительнее, т.к. Предсказание продажи редких товаров может быть приоритетнее. Один из способов учесть такое требование – рассматривать не абсолютную, а относительную ошибку на объектах. MSE – одна из самых популярных метрик в задаче регрессии.