Сайт: https://easyoffer.ru/
Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy
Контакт для рекламы: @sendme_ads
Post #2343
319
Channel Public Channel
DA Data Science | Тесты
@easy_ds_tests
- Subscribers
- 2.62K
- Photos
- 30
- Videos
- 0
- Links
- 732
Showing posts older than #2344 · Back to latest
Older Posts 20 shown
Post #2342
319
🤔 Что такое градиентный спуск?
Градиентный спуск — это метод оптимизации, который используется для нахождения минимального значения функции ошибки модели путём итеративного изменения параметров модели (например, весов). На каждом шаге вычисляется градиент функции ошибки по параметрам, и параметры корректируются в направлении, противоположном градиенту. Шаг изменения регулируется параметром скорости обучения (learning rate). Градиентный спуск эффективен для обучения моделей с большим количеством параметров.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Градиентный спуск — это метод оптимизации, который используется для нахождения минимального значения функции ошибки модели путём итеративного изменения параметров модели (например, весов). На каждом шаге вычисляется градиент функции ошибки по параметрам, и параметры корректируются в направлении, противоположном градиенту. Шаг изменения регулируется параметром скорости обучения (learning rate). Градиентный спуск эффективен для обучения моделей с большим количеством параметров.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Post #2341
309
Post #2340
336
🤔 Как систематическая ошибка и дисперсии связаны между собой?
Высокая систематическая ошибка (bias) уменьшает сложность модели, но снижает точность, а высокая дисперсия (variance) приводит к переобучению. Баланс между ними важен для оптимальной работы модели.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Высокая систематическая ошибка (bias) уменьшает сложность модели, но снижает точность, а высокая дисперсия (variance) приводит к переобучению. Баланс между ними важен для оптимальной работы модели.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Post #2339
338
Post #2338
329
🤔 Что такое recall?
Recall (полнота) — это метрика, показывающая, какая доля истинных положительных случаев была правильно предсказана моделью. Она рассчитывается как отношение количества истинно положительных предсказаний к сумме истинно положительных и ложно отрицательных. Recall важен, когда важно минимизировать количество пропущенных положительных случаев. Высокий recall означает, что модель почти не пропускает положительные случаи.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Recall (полнота) — это метрика, показывающая, какая доля истинных положительных случаев была правильно предсказана моделью. Она рассчитывается как отношение количества истинно положительных предсказаний к сумме истинно положительных и ложно отрицательных. Recall важен, когда важно минимизировать количество пропущенных положительных случаев. Высокий recall означает, что модель почти не пропускает положительные случаи.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Post #2337
311
Post #2336
332
Post #2335
338
🤔 Какие проблемы могут возникнуть при прогнозе LTV на полгода вперед?
Основные проблемы при прогнозе LTV (Lifetime Value) на длительный срок включают в себя высокую неопределённость в поведении пользователей, изменение рыночных условий и устаревание данных. Кроме того, прогнозы могут быть неточными из-за сезонных изменений или новых факторов, которые не были учтены в модели. Также возможна недостаточность данных для точного прогнозирования поведения пользователей на долгий срок. Модели могут переоценивать или недооценивать реальные значения LTV.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Основные проблемы при прогнозе LTV (Lifetime Value) на длительный срок включают в себя высокую неопределённость в поведении пользователей, изменение рыночных условий и устаревание данных. Кроме того, прогнозы могут быть неточными из-за сезонных изменений или новых факторов, которые не были учтены в модели. Также возможна недостаточность данных для точного прогнозирования поведения пользователей на долгий срок. Модели могут переоценивать или недооценивать реальные значения LTV.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Post #2333
322
Post #2332
365
🤔 Что такое пи вэлью?
P-value — это вероятность того, что наблюдаемые данные или более экстремальные данные могли бы возникнуть при условии, что нулевая гипотеза верна. В контексте статистических тестов, маленькое значение p-value указывает на то, что нулевая гипотеза может быть отвергнута в пользу альтернативной гипотезы. Обычно порог значимости устанавливается на уровне 0.05, и если p-value меньше этого порога, нулевая гипотеза отвергается. P-value не говорит о размере эффекта, а лишь о степени уверенности в полученных данных.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
P-value — это вероятность того, что наблюдаемые данные или более экстремальные данные могли бы возникнуть при условии, что нулевая гипотеза верна. В контексте статистических тестов, маленькое значение p-value указывает на то, что нулевая гипотеза может быть отвергнута в пользу альтернативной гипотезы. Обычно порог значимости устанавливается на уровне 0.05, и если p-value меньше этого порога, нулевая гипотеза отвергается. P-value не говорит о размере эффекта, а лишь о степени уверенности в полученных данных.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Post #2331
341
Post #2330
358
🤔 Как работает градиентный спуск?
Градиентный спуск работает путём вычисления частных производных функции ошибки по параметрам модели и обновления параметров в направлении, которое уменьшает ошибку. На каждой итерации вычисляется градиент, указывающий, в каком направлении и насколько нужно изменить параметры модели. Если градиент положительный, параметры уменьшаются, а если отрицательный — увеличиваются. Процесс продолжается до тех пор, пока функция ошибки не достигнет локального минимума или не завершится заданное количество шагов.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Градиентный спуск работает путём вычисления частных производных функции ошибки по параметрам модели и обновления параметров в направлении, которое уменьшает ошибку. На каждой итерации вычисляется градиент, указывающий, в каком направлении и насколько нужно изменить параметры модели. Если градиент положительный, параметры уменьшаются, а если отрицательный — увеличиваются. Процесс продолжается до тех пор, пока функция ошибки не достигнет локального минимума или не завершится заданное количество шагов.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
- 💊 1
Post #2329
332
Post #2328
375
Post #2327
374
Post #2326
365
🤔 Расскажи о Gradient-boosted trees
Gradient-boosted trees — это ансамблевый метод машинного обучения, который строит серию деревьев решений, каждое из которых исправляет ошибки предыдущих. Процесс обучения происходит путем последовательного добавления деревьев, каждое из которых минимизирует ошибку путем градиентного спуска, усиливая правильные прогнозы. Gradient boosting широко используется для задач регрессии и классификации, обеспечивая высокую точность и гибкость в работе с разными типами данных.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Gradient-boosted trees — это ансамблевый метод машинного обучения, который строит серию деревьев решений, каждое из которых исправляет ошибки предыдущих. Процесс обучения происходит путем последовательного добавления деревьев, каждое из которых минимизирует ошибку путем градиентного спуска, усиливая правильные прогнозы. Gradient boosting широко используется для задач регрессии и классификации, обеспечивая высокую точность и гибкость в работе с разными типами данных.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Post #2325
349
- 💊 1
Post #2324
350
🤔 Какие есть проблемы с Batch Norm?
1. Зависимость от мини-батчей: небольшие батчи могут приводить к нестабильной оценке среднего и дисперсии.
2. Сложности с применением в рекуррентных сетях: последовательность данных может вызывать проблемы с нормализацией.
3. Увеличение вычислительных затрат: дополнительные параметры и операции замедляют обучение.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
1. Зависимость от мини-батчей: небольшие батчи могут приводить к нестабильной оценке среднего и дисперсии.
2. Сложности с применением в рекуррентных сетях: последовательность данных может вызывать проблемы с нормализацией.
3. Увеличение вычислительных затрат: дополнительные параметры и операции замедляют обучение.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Post #2323
347