این پرونده از ویکیانبار است و ممکن است توسط پروژههای دیگر هم استفاده شده باشد.
توضیحات موجود در صفحهٔ توضیحات پرونده در آنجا، در زیر نشان داده شده است.
خلاصه
توضیحLearning Curves (Naive Bayes).png
English: A learning curve shows the validation and training score of an estimator for varying numbers of training samples. It is a tool to find out how much we benefit from adding more training data and whether the estimator suffers more from a variance error or a bias error. If both the validation score and the training score converge to a value that is too low with increasing size of the training set, we will not benefit much from more training data. In the following plot you can see an example: naive Bayes roughly converges to a low score.
این نگاره graph میتواند با استفاده از گرافیک برداری به عنوان یک پروندهٔ اسویجی بازسازی شود. این کار چند مزیت دارد؛ برای اطلاعات بیشتر، ویکیانبار: رسانههای قابل تمیزکاری را ببینید. اگر فرمت SVG این نگاره در دسترس است، لطفاً آن را آپلود کرده و سپس این الگو را با {{vector version available|نام نگارهٔ جدید}} جایگزین کنید. توصیه میشود که پروندهٔ اسویجی را «Learning Curves (Naive Bayes).svg» نامگذاری کنید—در این صورت الگوی Vector version available (یا Vva) نیازی به پارامتر نام نگارهٔ جدید نخواهد داشت.
بازتوزیع و استفاده در شکلهای منبع اصلی و دودویی، با یا بدون تغییر، مجاز است به شرط اینکه شرایط زیر برآورده شود:
بازتوزیع کد مبداء باید اعلان حقتکثیر بالا را، با نام بارگذار و شرایط این فهرست، احراز کند؛
بازتوزیعها در شکل دودویی باید اعلان حقتکثیر بالا را با نام بارگذار و فهرست شرایط در بخش توضیحات و/یا در بخشهای دیگرِ مواد ارائهشده با توزیع، بازتولید کند؛
نه نام مؤلف و نه مشارکتکنندگانش بهمنظور تصدیق یا ترفیع محصولات بدستآمده از این نرمافزار بدون اجازهٔ کتبی مشخص قبلی، نباید استفاده شود.
This software is provided by The author and contributors "as is" and any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed. In no event shall The author and contributors be liable for any direct, indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services; loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused and on any theory of liability, whether in contract, strict liability, or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.