Идея метода опорных векторов (support vector machine, SVM) заключается в построении гиперплоскости, разделяющей объекты выборки оптимальным способом. Модель строится в предположении, что чем больше расстояние (зазор) между разделяющей гиперплоскостью и объектами разделяемых классов, тем меньше будет средняя ошибка классификатора.
В SVM, как и в других алгоритмах машинного обучения, переобучение возникает, когда модель становится слишком сложной и начинает заучивать шум или случайные особенности обучающего набора данных, вместо того чтобы извлекать общие закономерности.
В нелинейных случаях в методе опорных векторов используется ядерный трюк, который позволяет ему работать в пространстве более высокой размерности без необходимости явного отображения данных. Некоторая функция ядра заменяет скалярное произведение. Здесь переобучение может возникнуть, если выбрано слишком сложное ядро или параметры ядра не оптимальны, что позволяет модели захватывать шум и нерелевантные особенности данных.
Кроме того, в SVM может использоваться параметр регуляризации, который контролирует компромисс между максимизацией ширины зазора и минимизацией ошибки классификации. Если параметр слишком велик, модель стремится уменьшить ошибки классификации, что может привести к переобучению.
Идея метода опорных векторов (support vector machine, SVM) заключается в построении гиперплоскости, разделяющей объекты выборки оптимальным способом. Модель строится в предположении, что чем больше расстояние (зазор) между разделяющей гиперплоскостью и объектами разделяемых классов, тем меньше будет средняя ошибка классификатора.
В SVM, как и в других алгоритмах машинного обучения, переобучение возникает, когда модель становится слишком сложной и начинает заучивать шум или случайные особенности обучающего набора данных, вместо того чтобы извлекать общие закономерности.
В нелинейных случаях в методе опорных векторов используется ядерный трюк, который позволяет ему работать в пространстве более высокой размерности без необходимости явного отображения данных. Некоторая функция ядра заменяет скалярное произведение. Здесь переобучение может возникнуть, если выбрано слишком сложное ядро или параметры ядра не оптимальны, что позволяет модели захватывать шум и нерелевантные особенности данных.
Кроме того, в SVM может использоваться параметр регуляризации, который контролирует компромисс между максимизацией ширины зазора и минимизацией ошибки классификации. Если параметр слишком велик, модель стремится уменьшить ошибки классификации, что может привести к переобучению.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.
Should I buy bitcoin?
“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ar
