🎯 Отличный момент, чтобы поговорить про смещение (bias) и разброс (variance)
Разложение ошибки модели на смещение и разброс называется bias-variance decomposition. Bias показывает, насколько предсказания алгоритма систематически отклоняются относительно истинных значений. Variance характеризует разброс предсказаний в зависимости от обучающей выборки.
В целом, смещение говорит о том, насколько близкие к истинным значения выдаёт модель, а разброс — насколько она чувствительна к изменениям в обучающей выборке.
Есть такое понятие как trade-off (компромисс) между bias и variance. Идея состоит в том, чтобы найти баланс, при котором модель достаточно сложна, чтобы выдавать приближённые к реальным ответы (низкий bias), но также имеет способности к обобщению, чтобы работать хорошо на новых данных (низкий variance).
Если модель недообучена, она не сможет уловить сложные закономерности в данных (высокий bias), но будет более стабильно работать на новых данных (низкий variance). Если модель переобучена, она будет отлично работать на тренировочных данных (низкий bias), но плохо на новых (высокий variance).
🎯 Отличный момент, чтобы поговорить про смещение (bias) и разброс (variance)
Разложение ошибки модели на смещение и разброс называется bias-variance decomposition. Bias показывает, насколько предсказания алгоритма систематически отклоняются относительно истинных значений. Variance характеризует разброс предсказаний в зависимости от обучающей выборки.
В целом, смещение говорит о том, насколько близкие к истинным значения выдаёт модель, а разброс — насколько она чувствительна к изменениям в обучающей выборке.
Есть такое понятие как trade-off (компромисс) между bias и variance. Идея состоит в том, чтобы найти баланс, при котором модель достаточно сложна, чтобы выдавать приближённые к реальным ответы (низкий bias), но также имеет способности к обобщению, чтобы работать хорошо на новых данных (низкий variance).
Если модель недообучена, она не сможет уловить сложные закономерности в данных (высокий bias), но будет более стабильно работать на новых данных (низкий variance). Если модель переобучена, она будет отлично работать на тренировочных данных (низкий bias), но плохо на новых (высокий variance).
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.
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.”
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from de
