Расскажите про линейные модели: где используются и как обучаются?
Такие модели выявляют линейные зависимости в данных. Наиболее известны линейная и логистическая регрессии. Первая применяется для предсказания значения зависимой переменной, для задачи регрессии. Вторая — для задач классификации.
🎓 Обучение линейных моделей можно проводить с помощью градиентного спуска. Для линейной и логистической регрессии процесс обучения имеет схожие шаги, но различается используемой функцией потерь. ▪️Линейная регрессия. Её обучение заключается в нахождении оптимальных коэффициентов, или весов, перед признаками в уравнении прямой. Чтобы найти веса с помощью градиентного спуска, сначала нужно инициализировать вектор весов случайными числами. Затем нужно вычислить градиент функции потерь (обычно MSE — среднеквадратичное отклонение) и обновить веса, вычитая из них произведение градиента с learning rate. Шаги повторяют, например, до тех пор, как функция потерь не стабилизируется. ▪️Логистическая регрессия. Главное отличие от линейной регрессии заключается в функции потерь — здесь используется log-loss (логарифмическая функция потерь). Процедура обновления весов остается схожей.
Расскажите про линейные модели: где используются и как обучаются?
Такие модели выявляют линейные зависимости в данных. Наиболее известны линейная и логистическая регрессии. Первая применяется для предсказания значения зависимой переменной, для задачи регрессии. Вторая — для задач классификации.
🎓 Обучение линейных моделей можно проводить с помощью градиентного спуска. Для линейной и логистической регрессии процесс обучения имеет схожие шаги, но различается используемой функцией потерь. ▪️Линейная регрессия. Её обучение заключается в нахождении оптимальных коэффициентов, или весов, перед признаками в уравнении прямой. Чтобы найти веса с помощью градиентного спуска, сначала нужно инициализировать вектор весов случайными числами. Затем нужно вычислить градиент функции потерь (обычно MSE — среднеквадратичное отклонение) и обновить веса, вычитая из них произведение градиента с learning rate. Шаги повторяют, например, до тех пор, как функция потерь не стабилизируется. ▪️Логистическая регрессия. Главное отличие от линейной регрессии заключается в функции потерь — здесь используется log-loss (логарифмическая функция потерь). Процедура обновления весов остается схожей.
#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
A Telegram spokesman declined to comment on the bond issue or the amount of the debt the company has due. The spokesman said Telegram’s equipment and bandwidth costs are growing because it has consistently posted more than 40% year-to-year growth in users.
Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists
Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ar
