Telegram Group & Telegram Channel
Какие существуют алгоритмы классификации?

✏️ Логистическая регрессия. Предсказывает, впрочем, не классы, а вещественные числа — логиты. Для них задаётся порог, который позволит относить объекты к определённому классу.
✏️ KNN (k-ближайших соседей). Определяет класс целевого объекта, исходя из того, какие классы у объектов, наиболее на него похожих.
✏️ SVM (метод опорных векторов). Строится гиперплоскость, разделяющая объекты оптимальным способом.
✏️ Дерево решений. Строится древовидная иерархическая структура для принятия решений на основе атрибутов объектов.
✏️ Случайный лес. Бэггинг над решающими деревьями, то есть использует множество деревьев для улучшения точности.
✏️ Градиентный бустинг. Модель строится путём последовательного улучшения слабых классификаторов.
✏️ Наивный байесовский классификатор. Вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Байеса.
✏️ Нейросети. Существует множество различных вариантов таких классификаторов.



tg-me.com/ds_interview_lib/97
Create:
Last Update:

Какие существуют алгоритмы классификации?

✏️ Логистическая регрессия. Предсказывает, впрочем, не классы, а вещественные числа — логиты. Для них задаётся порог, который позволит относить объекты к определённому классу.
✏️ KNN (k-ближайших соседей). Определяет класс целевого объекта, исходя из того, какие классы у объектов, наиболее на него похожих.
✏️ SVM (метод опорных векторов). Строится гиперплоскость, разделяющая объекты оптимальным способом.
✏️ Дерево решений. Строится древовидная иерархическая структура для принятия решений на основе атрибутов объектов.
✏️ Случайный лес. Бэггинг над решающими деревьями, то есть использует множество деревьев для улучшения точности.
✏️ Градиентный бустинг. Модель строится путём последовательного улучшения слабых классификаторов.
✏️ Наивный байесовский классификатор. Вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Байеса.
✏️ Нейросети. Существует множество различных вариантов таких классификаторов.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/97

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How to Use Bitcoin?

n the U.S. people generally use Bitcoin as an alternative investment, helping diversify a portfolio apart from stocks and bonds. You can also use Bitcoin to make purchases, but the number of vendors that accept the cryptocurrency is still limited. Big companies that accept Bitcoin include Overstock, AT&T and Twitch. You may also find that some small local retailers or certain websites take Bitcoin, but you’ll have to do some digging. That said, PayPal has announced that it will enable cryptocurrency as a funding source for purchases this year, financing purchases by automatically converting crypto holdings to fiat currency for users. “They have 346 million users and they’re connected to 26 million merchants,” says Spencer Montgomery, founder of Uinta Crypto Consulting. “It’s huge.”

How to Buy Bitcoin?

Most people buy Bitcoin via exchanges, such as Coinbase. Exchanges allow you to buy, sell and hold cryptocurrency, and setting up an account is similar to opening a brokerage account—you’ll need to verify your identity and provide some kind of funding source, such as a bank account or debit card. Major exchanges include Coinbase, Kraken, and Gemini. You can also buy Bitcoin at a broker like Robinhood. Regardless of where you buy your Bitcoin, you’ll need a digital wallet in which to store it. This might be what’s called a hot wallet or a cold wallet. A hot wallet (also called an online wallet) is stored by an exchange or a provider in the cloud. Providers of online wallets include Exodus, Electrum and Mycelium. A cold wallet (or mobile wallet) is an offline device used to store Bitcoin and is not connected to the Internet. Some mobile wallet options include Trezor and Ledger.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ar


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA