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/43 -
Разница между бустингом и бэггингом заключается в том, как они комбинируют прогнозы базовых моделей:
1. Бэггинг • Принцип: В бэггинге создается множество подвыборок данных путем случайного выбора с заменой из исходного набора данных. Затем над каждой подвыборкой обучается отдельная базовая модель (например, решающее дерево). • Прогноз: Прогнозы отдельных моделей усредняются (для регрессии) или выбирается наиболее часто встречающийся класс (для классификации). • Пример: Случайный лес (Random Forest) - это пример бэггинга, где базовые модели - решающие деревья.
2. Бустинг • Принцип: В бустинге базовые модели обучаются последовательно. Каждая новая модель фокусируется на ошибках, сделанных предыдущими моделями, и пытается их исправить. • Прогноз: Прогнозы базовых моделей взвешиваются, и веса назначаются на основе их производительности. Прогнозы базовых моделей объединяются, и каждая следующая модель старается уменьшить ошибки предыдущих. • Пример: Градиентный бустинг (Gradient Boosting) и AdaBoost - это популярные методы бустинга.
В бэггинге модели независимы и усредняются, в то время как в бустинге модели взаимодействуют и учатся на ошибках друг друга, что позволяет им вместе достичь лучшей производительности.
Разница между бустингом и бэггингом заключается в том, как они комбинируют прогнозы базовых моделей:
1. Бэггинг • Принцип: В бэггинге создается множество подвыборок данных путем случайного выбора с заменой из исходного набора данных. Затем над каждой подвыборкой обучается отдельная базовая модель (например, решающее дерево). • Прогноз: Прогнозы отдельных моделей усредняются (для регрессии) или выбирается наиболее часто встречающийся класс (для классификации). • Пример: Случайный лес (Random Forest) - это пример бэггинга, где базовые модели - решающие деревья.
2. Бустинг • Принцип: В бустинге базовые модели обучаются последовательно. Каждая новая модель фокусируется на ошибках, сделанных предыдущими моделями, и пытается их исправить. • Прогноз: Прогнозы базовых моделей взвешиваются, и веса назначаются на основе их производительности. Прогнозы базовых моделей объединяются, и каждая следующая модель старается уменьшить ошибки предыдущих. • Пример: Градиентный бустинг (Gradient Boosting) и AdaBoost - это популярные методы бустинга.
В бэггинге модели независимы и усредняются, в то время как в бустинге модели взаимодействуют и учатся на ошибках друг друга, что позволяет им вместе достичь лучшей производительности.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”
For some time, Mr. Durov and a few dozen staffers had no fixed headquarters, but rather traveled the world, setting up shop in one city after another, he told the Journal in 2016. The company now has its operational base in Dubai, though it says it doesn’t keep servers there.Mr. Durov maintains a yearslong friendship from his VK days with actor and tech investor Jared Leto, with whom he shares an ascetic lifestyle that eschews meat and alcohol.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
