Telegram Group & Telegram Channel
Как рассчитать вычислительную сложность модели машинного обучения?

Можно говорить как о временной сложности алгоритма, так и о пространственной. Первая описывает количество времени, необходимое для выполнения алгоритма. Вторая — количество необходимой памяти. В ML-моделях это всё зависит от входных данных.

Примем такие обозначения:
n = количество обучающих примеров,
d = количество измерений данных,

Тогда расчёты будут такими:
🔹 KNN
Временная сложность — O(knd) (k — количество соседей)
Пространственная сложность — O(nd)

🔹 Логистическая регрессия
Временная сложность — O(nd)
Пространственная сложность — O(d)

🔹 SVM
Временная сложность (при обучении) — O(n²)
Временная сложность (при запуске) — O(k*d) (k — количество опорных векторов)

🔹 Дерево решений
Временная сложность (при обучении) — O(n*log(n)*d)
Временная сложность (при запуске) — O(максимальная глубина дерева)

Отметим, что это лишь обобщённые оценки.

#машинное_обучение
#программирование



tg-me.com/ds_interview_lib/236
Create:
Last Update:

Как рассчитать вычислительную сложность модели машинного обучения?

Можно говорить как о временной сложности алгоритма, так и о пространственной. Первая описывает количество времени, необходимое для выполнения алгоритма. Вторая — количество необходимой памяти. В ML-моделях это всё зависит от входных данных.

Примем такие обозначения:
n = количество обучающих примеров,
d = количество измерений данных,

Тогда расчёты будут такими:
🔹 KNN
Временная сложность — O(knd) (k — количество соседей)
Пространственная сложность — O(nd)

🔹 Логистическая регрессия
Временная сложность — O(nd)
Пространственная сложность — O(d)

🔹 SVM
Временная сложность (при обучении) — O(n²)
Временная сложность (при запуске) — O(k*d) (k — количество опорных векторов)

🔹 Дерево решений
Временная сложность (при обучении) — O(n*log(n)*d)
Временная сложность (при запуске) — O(максимальная глубина дерева)

Отметим, что это лишь обобщённые оценки.

#машинное_обучение
#программирование

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований




Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/236

View MORE
Open in Telegram


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

Date: |

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.

Dump Scam in Leaked Telegram Chat

A leaked Telegram discussion by 50 so-called crypto influencers has exposed the extraordinary steps they take in order to profit on the back off unsuspecting defi investors. According to a leaked screenshot of the chat, an elaborate plan to defraud defi investors using the worthless “$Few” tokens had been hatched. $Few tokens would be airdropped to some of the influencers who in turn promoted these to unsuspecting followers on Twitter.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from es


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