کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
This short study presents an opportunistic approach to a (more) reliable validation method for prediction uncertainty average calibration. Considering that variance-based calibration metrics (ZMS, NLL, RCE...) are quite sensitive to the presence of heavy tails in the uncertainty and error distributions, a shift is proposed to an interval-based metric, the Prediction Interval Coverage Probability (PICP). It is shown on a large ensemble of molecular properties datasets that (1) sets of z-scores are well represented by Student's-$t(ν)$ distributions, $ν$ being the number of degrees of freedom; (2) accurate estimation of 95 $\%$ prediction intervals can be obtained by the simple $2σ$ rule for $ν>3$; and (3) the resulting PICPs are more quickly and reliably tested than variance-based calibration metrics. Overall, this method enables to test 20 $\%$ more datasets than ZMS testing. Conditional calibration is also assessed using the PICP approach.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
این مطالعه کوتاه یک رویکرد فرصت طلبانه به یک روش اعتبار سنجی معتبر (بیشتر) برای پیش بینی کالیبراسیون متوسط عدم قطعیت ارائه می دهد.با توجه به اینکه معیارهای کالیبراسیون مبتنی بر واریانس (ZMS ، NLL ، RCE ...) نسبت به حضور دم های سنگین در توزیع عدم اطمینان و خطا کاملاً حساس هستند ، تغییر به یک متریک مبتنی بر بازه ، احتمال پوشش فاصله ای پیش بینی (احتمال پوشش فاصله پیش بینی (پیش بینی) ارائه می شود (PICP).این مجموعه در مجموعه بزرگی از مجموعه داده های ویژگی های مولکولی نشان داده شده است که (1) مجموعه های Z-Scores به خوبی توسط توزیع دانش آموزان-$ t (ν) $ ، $ ν $ تعداد درجه آزادی نشان داده شده است.(2) تخمین دقیق فواصل پیش بینی 95 \ $ $ را می توان با قانون ساده $ 2σ $ برای $ ν> 3 $ بدست آورد.و (3) PICP های حاصل از معیارهای کالیبراسیون مبتنی بر واریانس سریعتر و قابل اعتماد تر هستند.به طور کلی ، این روش امکان آزمایش 20 $ \ ٪ $ مجموعه داده های بیشتر از آزمایش ZMS را فراهم می کند.کالیبراسیون مشروط نیز با استفاده از روش PICP ارزیابی می شود.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
