Как использовать SVM для поиска аномалий (выбросов)?
Для такой задачи можно применять метод опорных векторов с одним классом, или One-Class SVM. Напомним, что основная идея алгоритма SVM — разделить классы гиперплоскостью так, чтобы максимизировать зазор между ними. В случае с One-Class цель состоит в том, чтобы найти гиперплоскость, которая лучше всего описывает один класс тренировочных данных. Такой алгоритм не пытается разделить два или более класса, а скорее стремится ограничить область, где присутствует большинство данных одного класса.
После использования One-Class SVM мы получаем границу, по одну сторону которой максимально плотно лежат наблюдения из тренировочной выборки, а по другую — аномальные значения. Вот основные шаги: 🔹Обучить модель One-Class SVM на данных без аномалий. 🔹Использовать обученную модель для предсказания, является ли новая точка данных аномальной. Алгоритм вернёт -1 для аномальных точек и 1 для нормальных.
Как использовать SVM для поиска аномалий (выбросов)?
Для такой задачи можно применять метод опорных векторов с одним классом, или One-Class SVM. Напомним, что основная идея алгоритма SVM — разделить классы гиперплоскостью так, чтобы максимизировать зазор между ними. В случае с One-Class цель состоит в том, чтобы найти гиперплоскость, которая лучше всего описывает один класс тренировочных данных. Такой алгоритм не пытается разделить два или более класса, а скорее стремится ограничить область, где присутствует большинство данных одного класса.
После использования One-Class SVM мы получаем границу, по одну сторону которой максимально плотно лежат наблюдения из тренировочной выборки, а по другую — аномальные значения. Вот основные шаги: 🔹Обучить модель One-Class SVM на данных без аномалий. 🔹Использовать обученную модель для предсказания, является ли новая точка данных аномальной. Алгоритм вернёт -1 для аномальных точек и 1 для нормальных.
#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
The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.
Export WhatsApp stickers to Telegram on Android
From the Files app, scroll down to Internal storage, and tap on WhatsApp. Once you’re there, go to Media and then WhatsApp Stickers. Don’t be surprised if you find a large number of files in that folder—it holds your personal collection of stickers and every one you’ve ever received. Even the bad ones.Tap the three dots in the top right corner of your screen to Select all. If you want to trim the fat and grab only the best of the best, this is the perfect time to do so: choose the ones you want to export by long-pressing one file to activate selection mode, and then tapping on the rest. Once you’re done, hit the Share button (that “less than”-like symbol at the top of your screen). If you have a big collection—more than 500 stickers, for example—it’s possible that nothing will happen when you tap the Share button. Be patient—your phone’s just struggling with a heavy load.On the menu that pops from the bottom of the screen, choose Telegram, and then select the chat named Saved messages. This is a chat only you can see, and it will serve as your sticker bank. Unlike WhatsApp, Telegram doesn’t store your favorite stickers in a quick-access reservoir right beside the typing field, but you’ll be able to snatch them out of your Saved messages chat and forward them to any of your Telegram contacts. This also means you won’t have a quick way to save incoming stickers like you did on WhatsApp, so you’ll have to forward them from one chat to the other.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ca
