Telegram Group & Telegram Channel
Какие методы сэмплирования вы знаете?

Сэмплирование — это способ скорректировать обучающую выборку так, чтобы распределение классов стало сбалансированным.

Вот несколько методов сэмплирования:

▪️Случайное сэмплирование (Random Sampling)
Выборка осуществляется случайным образом без каких-либо условий. Здесь можно выделить два подтипа: сэмлирование с возвращением и без возвращения. В первом случае объекты могут быть выбраны несколько раз, во втором — каждый объект выбирается только один раз.

▪️ Стратифицированное сэмплирование (Stratified Sampling)
При этом методе данные разделяются на группы, и сэмплирование производится из каждой группы пропорционально её размеру.

#машинное_обучение



tg-me.com/ds_interview_lib/617
Create:
Last Update:

Какие методы сэмплирования вы знаете?

Сэмплирование — это способ скорректировать обучающую выборку так, чтобы распределение классов стало сбалансированным.

Вот несколько методов сэмплирования:

▪️Случайное сэмплирование (Random Sampling)
Выборка осуществляется случайным образом без каких-либо условий. Здесь можно выделить два подтипа: сэмлирование с возвращением и без возвращения. В первом случае объекты могут быть выбраны несколько раз, во втором — каждый объект выбирается только один раз.

▪️ Стратифицированное сэмплирование (Stratified Sampling)
При этом методе данные разделяются на группы, и сэмплирование производится из каждой группы пропорционально её размеру.

#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

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/617

View MORE
Open in Telegram


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

Date: |

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.

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 ca


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