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/870 -
В чем разница между Linear Regression, Random Forest и GBDT? Как их реализовать в распределенных вычислениях
🔹 В чем разница между Linear Regression, Random Forest и GBDT?
Linear Regression (LR) — простой и быстрый, но работает только с линейными зависимостями. Random Forest (RF) — устойчив к выбросам и переобучению, но может быть медленным. Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) — обеспечивает высокую точность, но требует тонкой настройки и больше времени на обучение.
🔹 Как реализовать эти алгоритмы в распределенных системах?
RF — легко распараллеливается, так как деревья строятся независимо. GBDT — сложнее, но можно ускорить построение деревьев в каждой итерации. LR — можно параллелить через parameter server и асинхронные обновления.
В чем разница между Linear Regression, Random Forest и GBDT? Как их реализовать в распределенных вычислениях
🔹 В чем разница между Linear Regression, Random Forest и GBDT?
Linear Regression (LR) — простой и быстрый, но работает только с линейными зависимостями. Random Forest (RF) — устойчив к выбросам и переобучению, но может быть медленным. Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) — обеспечивает высокую точность, но требует тонкой настройки и больше времени на обучение.
🔹 Как реализовать эти алгоритмы в распределенных системах?
RF — легко распараллеливается, так как деревья строятся независимо. GBDT — сложнее, но можно ускорить построение деревьев в каждой итерации. LR — можно параллелить через parameter server и асинхронные обновления.
The Singapore stock market has alternated between positive and negative finishes through the last five trading days since the end of the two-day winning streak in which it had added more than a dozen points or 0.4 percent. The Straits Times Index now sits just above the 3,060-point plateau and it's likely to see a narrow trading range on Monday.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us