📍 Объясните разницу между параметрами модели и гиперпараметрами
🔸 Параметры модели Автоматически настраиваются: Параметры модели определяются в процессе обучения на основе данных. Внутреннее состояние модели: Они представляют собой внутреннее состояние модели, которое позволяет ей делать прогнозы. Примеры: веса в нейронных сетях, коэффициенты линейной регрессии, опорные векторы в SVM.
🔸 Гиперпараметры Задаются вручную: Гиперпараметры устанавливаются до начала обучения и влияют на процесс обучения. Контроль обучения: Они определяют, как модель будет обучаться, а не то, что она будет предсказывать. Примеры: скорость обучения в нейронных сетях, количество соседей в KNN, параметры ядра в SVM.
📍 Объясните разницу между параметрами модели и гиперпараметрами
🔸 Параметры модели Автоматически настраиваются: Параметры модели определяются в процессе обучения на основе данных. Внутреннее состояние модели: Они представляют собой внутреннее состояние модели, которое позволяет ей делать прогнозы. Примеры: веса в нейронных сетях, коэффициенты линейной регрессии, опорные векторы в SVM.
🔸 Гиперпараметры Задаются вручную: Гиперпараметры устанавливаются до начала обучения и влияют на процесс обучения. Контроль обучения: Они определяют, как модель будет обучаться, а не то, что она будет предсказывать. Примеры: скорость обучения в нейронных сетях, количество соседей в KNN, параметры ядра в SVM.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
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.
Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from br
