Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/181 -
Что вы знаете про использование марковских цепей в анализе последовательностей?
Марковские цепи используются в анализе последовательностей данных, таких как временные ряды и текст. Основная идея марковских цепей заключается в предположении, что будущее состояние системы зависит только от её текущего состояния, а не от всей истории предыдущих состояний. Это известно как свойство Маркова или отсутствие памяти. В контексте последовательностей это означает, что следующий элемент в последовательности зависит только от текущего элемента.
Также применяются скрытые Марковские модели. Они представляют из себя марковские цепи, для которых нам известны начальная вероятность и матрица вероятностей переходов. Скрытыми модели называется потому, что мы не имеем информации о текущем состоянии в них.
✔️Скрытые Марковские модели используются, например, для моделирования фонем и слов в системах распознавания речи. Также Марковские модели применимы в моделировании временных рядов финансовых данных, таких как цены на акции.
Что вы знаете про использование марковских цепей в анализе последовательностей?
Марковские цепи используются в анализе последовательностей данных, таких как временные ряды и текст. Основная идея марковских цепей заключается в предположении, что будущее состояние системы зависит только от её текущего состояния, а не от всей истории предыдущих состояний. Это известно как свойство Маркова или отсутствие памяти. В контексте последовательностей это означает, что следующий элемент в последовательности зависит только от текущего элемента.
Также применяются скрытые Марковские модели. Они представляют из себя марковские цепи, для которых нам известны начальная вероятность и матрица вероятностей переходов. Скрытыми модели называется потому, что мы не имеем информации о текущем состоянии в них.
✔️Скрытые Марковские модели используются, например, для моделирования фонем и слов в системах распознавания речи. Также Марковские модели применимы в моделировании временных рядов финансовых данных, таких как цены на акции.
#middle
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.
What is Telegram?
Telegram’s stand out feature is its encryption scheme that keeps messages and media secure in transit. The scheme is known as MTProto and is based on 256-bit AES encryption, RSA encryption, and Diffie-Hellman key exchange. The result of this complicated and technical-sounding jargon? A messaging service that claims to keep your data safe.Why do we say claims? When dealing with security, you always want to leave room for scrutiny, and a few cryptography experts have criticized the system. Overall, any level of encryption is better than none, but a level of discretion should always be observed with any online connected system, even Telegram.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
