[hi] cs-229-machine-learning-tips-and-tricks

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 **1. Machine Learning tips and tricks cheatsheet**
 
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+⟶ मशीन लर्निंग टिप्स और ट्रिक्स चीटशीट
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 **2. Classification metrics**
 
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+वर्गीकरण मेट्रिक्स
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 **3. In a context of a binary classification, here are the main metrics that are important to track in order to assess the performance of the model.**
 
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+बाइनरी वर्गीकरण के संदर्भ में, यहां मुख्य मेट्रिक्स हैं जो मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए ट्रैक करने के लिए महत्वपूर्ण हैं
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 **4. Confusion matrix ― The confusion matrix is used to have a more complete picture when assessing the performance of a model. It is defined as follows:**
 
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+भ्रम मैट्रिक्स - एक मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करते समय भ्रम मैट्रिक्स का उपयोग एक और पूर्ण तस्वीर के लिए किया जाता है। इसे निम्नानुसार परिभाषित किया गया है
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 **5. [Predicted class, Actual class]**
 
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+[अनुमानित वर्ग, वास्तविक वर्ग]
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 **6. Main metrics ― The following metrics are commonly used to assess the performance of classification models:**
 
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+मुख्य मीट्रिक - वर्गीकरण मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए निम्न मीट्रिक का उपयोग आमतौर पर किया जाता है:
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 **7. [Metric, Formula, Interpretation]**
 
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+[मीट्रिक, फॉर्मूला, व्याख्या]
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 **8. Overall performance of model**
 
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+मॉडल का कुल प्रदर्शन
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 **9. How accurate the positive predictions are**
 
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+सकारात्मक भविष्यवाणियां कितनी सटीक हैं
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 **10. Coverage of actual positive sample**
 
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+वास्तविक सकारात्मक नमूना का कवरेज
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 **11. Coverage of actual negative sample**
 
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+वास्तविक नकारात्मक नमूना का कवरेज
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 **12. Hybrid metric useful for unbalanced classes**
 
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+असंतुलित वर्गों के लिए उपयोगी हाइब्रिड मीट्रिक
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 **13. ROC ― The receiver operating curve, also noted ROC, is the plot of TPR versus FPR by varying the threshold. These metrics are are summed up in the table below:**
 
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+आरओसी - रिसीवर ऑपरेटिंग वक्र, आरओसी भी उल्लेख किया गया है, टीएसआर बनाम एफपीआर बनाम थ्रेसहोल्ड बदलकर साजिश है। ये मेट्रिक्स नीचे दी गई तालिका में संक्षेप में हैं
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 **14. [Metric, Formula, Equivalent]**
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+[मीट्रिक, फॉर्मूला, समतुल्य]
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 **15. AUC ― The area under the receiving operating curve, also noted AUC or AUROC, is the area below the ROC as shown in the following figure:**
 
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+एयूसी - प्राप्त करने वाले ऑपरेटिंग वक्र के तहत क्षेत्र, एयूसी या एयूआरओसी भी नोट किया गया है, आरओसी के नीचे का क्षेत्र है जैसा कि निम्न चित्र में दिखाया गया है:
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 **16. [Actual, Predicted]**
 
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+[वास्तविक, अनुमानित]
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 **17. Basic metrics ― Given a regression model f, the following metrics are commonly used to assess the performance of the model:**