1. Построение деревьев LambdaMART: LambdaMART использует деревья решений, которые предсказывают релевантность объектов (например, веб-страниц или товаров). Для каждого объекта есть целевая переменная - его реальный ранг или релевантность.
2. Вычисление функции потерь LambdaMART: Функция потерь оценивает, насколько хорошо предсказанные ранги соответствуют реальным рангам. Она учитывает веса (lambdas), которые определяют важность каждого объекта.
3. Градиентный бустинг для деревьев LambdaMART: LambdaMART использует градиентный бустинг для обучения последовательности деревьев. Каждое дерево строится для улучшения текущего ранжирования.
4. Ансамбль деревьев LambdaMART: После обучения деревьев они объединяются в ансамбль. Каждое дерево представляет собой слабый ранжировщик, но ансамбль улучшает ранжирование.
5. Предсказание рангов: Для новых объектов LambdaMART предсказывает их ранги, используя ансамбль деревьев. Это помогает определить порядок объектов в результатах поиска или рекомендациях, учитывая их релевантность.
1. Построение деревьев LambdaMART: LambdaMART использует деревья решений, которые предсказывают релевантность объектов (например, веб-страниц или товаров). Для каждого объекта есть целевая переменная - его реальный ранг или релевантность.
2. Вычисление функции потерь LambdaMART: Функция потерь оценивает, насколько хорошо предсказанные ранги соответствуют реальным рангам. Она учитывает веса (lambdas), которые определяют важность каждого объекта.
3. Градиентный бустинг для деревьев LambdaMART: LambdaMART использует градиентный бустинг для обучения последовательности деревьев. Каждое дерево строится для улучшения текущего ранжирования.
4. Ансамбль деревьев LambdaMART: После обучения деревьев они объединяются в ансамбль. Каждое дерево представляет собой слабый ранжировщик, но ансамбль улучшает ранжирование.
5. Предсказание рангов: Для новых объектов LambdaMART предсказывает их ранги, используя ансамбль деревьев. Это помогает определить порядок объектов в результатах поиска или рекомендациях, учитывая их релевантность.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from fr
