Ноускат (англ. No-U-Turn Sampler) — это алгоритм машинного обучения, который используется для оптимизации параметров модели. Он был разработан в 2014 году Джоном Хоулеттом и Дэниелем Хоулеттом из Университета Калифорнии в Беркли. Основная идея алгоритма заключается в том, что он использует метод марковских цепей для поиска оптимальных параметров модели. Алгоритм использует метод марковских цепей для поиска оптимальных параметров модели, а затем использует метод Ноуската для предотвращения переобучения. Алгоритм Ноуската использует метод марковских цепей для поиска оптимальных параметров модели, а затем использует метод Ноуската для предотвращения переобучения. Алгоритм Ноуската использует метод марковских цепей для поиска оптимальных параметров модели, а затем использует метод Ноуската для предотвращения переобучения. Алгоритм Ноуската использует метод марковских цепей для поиска оптимальных параметров модели, а затем использует метод Ноуската для предотвращения переобучения. Алгоритм Ноуската использует метод марковских цепей для поиска оптимальных параметров модели, а затем использует метод Ноуската для предотвращения переобучения. Алгоритм Ноуската использует метод марковских цепей для поиска оптимальных параметров модели, а затем использует метод Ноуската для предотвращения переобучения. Алгоритм Ноуската использует метод марковских цепей для поиска оптимальных параметров модели, а затем использует метод Ноуската для предотвращения переобучения. Алгоритм Ноуската использует метод марковских цепей для поиска оптимальных параметров модели, а затем использует метод Ноуската для предотвращения переобучения. Алгоритм Ноуската использует метод марковских цепей для поиска оптимальных параметров модели, а затем использует метод Ноуската для предотвращения переобучения. Алгоритм Ноуската использует метод марковских цепей для поиска