Telegram Group & Telegram Channel
Какие существуют алгоритмы классификации?

✏️ Логистическая регрессия. Предсказывает, впрочем, не классы, а вещественные числа — логиты. Для них задаётся порог, который позволит относить объекты к определённому классу.
✏️ KNN (k-ближайших соседей). Определяет класс целевого объекта, исходя из того, какие классы у объектов, наиболее на него похожих.
✏️ SVM (метод опорных векторов). Строится гиперплоскость, разделяющая объекты оптимальным способом.
✏️ Дерево решений. Строится древовидная иерархическая структура для принятия решений на основе атрибутов объектов.
✏️ Случайный лес. Бэггинг над решающими деревьями, то есть использует множество деревьев для улучшения точности.
✏️ Градиентный бустинг. Модель строится путём последовательного улучшения слабых классификаторов.
✏️ Наивный байесовский классификатор. Вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Байеса.
✏️ Нейросети. Существует множество различных вариантов таких классификаторов.



tg-me.com/ds_interview_lib/97
Create:
Last Update:

Какие существуют алгоритмы классификации?

✏️ Логистическая регрессия. Предсказывает, впрочем, не классы, а вещественные числа — логиты. Для них задаётся порог, который позволит относить объекты к определённому классу.
✏️ KNN (k-ближайших соседей). Определяет класс целевого объекта, исходя из того, какие классы у объектов, наиболее на него похожих.
✏️ SVM (метод опорных векторов). Строится гиперплоскость, разделяющая объекты оптимальным способом.
✏️ Дерево решений. Строится древовидная иерархическая структура для принятия решений на основе атрибутов объектов.
✏️ Случайный лес. Бэггинг над решающими деревьями, то есть использует множество деревьев для улучшения точности.
✏️ Градиентный бустинг. Модель строится путём последовательного улучшения слабых классификаторов.
✏️ Наивный байесовский классификатор. Вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Байеса.
✏️ Нейросети. Существует множество различных вариантов таких классификаторов.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/97

View MORE
Open in Telegram


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

Date: |

Telegram hopes to raise $1bn with a convertible bond private placement

The super secure UAE-based Telegram messenger service, developed by Russian-born software icon Pavel Durov, is looking to raise $1bn through a bond placement to a limited number of investors from Russia, Europe, Asia and the Middle East, the Kommersant daily reported citing unnamed sources on February 18, 2021.The issue reportedly comprises exchange bonds that could be converted into equity in the messaging service that is currently 100% owned by Durov and his brother Nikolai.Kommersant reports that the price of the conversion would be at a 10% discount to a potential IPO should it happen within five years.The minimum bond placement is said to be set at $50mn, but could be lowered to $10mn. Five-year bonds could carry an annual coupon of 7-8%.

How to Buy Bitcoin?

Most people buy Bitcoin via exchanges, such as Coinbase. Exchanges allow you to buy, sell and hold cryptocurrency, and setting up an account is similar to opening a brokerage account—you’ll need to verify your identity and provide some kind of funding source, such as a bank account or debit card. Major exchanges include Coinbase, Kraken, and Gemini. You can also buy Bitcoin at a broker like Robinhood. Regardless of where you buy your Bitcoin, you’ll need a digital wallet in which to store it. This might be what’s called a hot wallet or a cold wallet. A hot wallet (also called an online wallet) is stored by an exchange or a provider in the cloud. Providers of online wallets include Exodus, Electrum and Mycelium. A cold wallet (or mobile wallet) is an offline device used to store Bitcoin and is not connected to the Internet. Some mobile wallet options include Trezor and Ledger.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from es


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