🔬 Deep-dive

תת-התאמה (Underfitting)

at אוניברסיטת בן-גוריון בנגב · Israel

🔥 High · AI estimate(92)

מושג משלים להתאמת יתר, חיוני להבנת האיזון בין מורכבות המודל לביצועיו.

🧭 This concept across all courses →

שדרגו את הדף עם קובץ

גררו מבחן, סיכום או צילום של מחברת — אני אקרא, אוודא שזה רלוונטי, ואחדד את התוכן (מושגים, סיכויי מבחן, מומחיות).

📎 גררו או לחצו לבחירת קובץ (PDF · Word · תמונה) אני כתבתי את הקובץ הזה — שמרו אותו בנכסים שלי

אם לא סימנתם — הקובץ נקרא לחילוץ עובדות בלבד ואז נמחק מהמערכת (זכויות יוצרים). העובדות שנלמדו נשארות ומשפרות את הקורס.

תת-התאמה (Underfitting): מצב שבו מודל למידת מכונה פשוט מדי מכדי ללכוד את הדפוסים הבסיסיים בנתוני האימון, וכתוצאה מכך ביצועיו ירודים גם על נתוני האימון וגם על נתונים חדשים.

The full deep-dive

Two lenses — how this course examines the concept, alongside the universal subject expertise. Plus flashcards, worked examples and practice.

🔗 Related concepts

More terms from this course

למידה מונחית (Supervised Learning) למידה בלתי מונחית (Unsupervised Learning) רגרסיה (Regression) סיווג (Classification) התאמת יתר (Overfitting) הטיה (Bias) שונות (Variance) ירידת גרדיאנט (Gradient Descent) פונקציית עלות/הפסד (Loss Function) אימות צולב (Cross-Validation) הנדסת מאפיינים (Feature Engineering) רגולריזציה (Regularization) מטריצת בלבול (Confusion Matrix) פונקציית גרעין (Kernel Function) רשת נוירונים (Neural Network) K-Means עץ החלטה (Decision Tree)