Для каких алгоритмов машинного обучения не нужно масштабирование признаков?
Для некоторых алгоритмов машинного обучения необязательно проводить масштабирование признаков, поскольку они не зависят от расстояний или линейных комбинаций признаков.
К таким алгоритмам относятся:
▪️дерево решений; ▪️случайный лес (так как строится над деревьями решений); ▪️градиентный бустинг над деревьями решений; ▪️наивный байесовский классификатор (так как его основная идея заключается в вычислении условных вероятностей для каждого признака и класса на основе данных).
Для каких алгоритмов машинного обучения не нужно масштабирование признаков?
Для некоторых алгоритмов машинного обучения необязательно проводить масштабирование признаков, поскольку они не зависят от расстояний или линейных комбинаций признаков.
К таким алгоритмам относятся:
▪️дерево решений; ▪️случайный лес (так как строится над деревьями решений); ▪️градиентный бустинг над деревьями решений; ▪️наивный байесовский классификатор (так как его основная идея заключается в вычислении условных вероятностей для каждого признака и класса на основе данных).
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
If riding a bucking bronco is your idea of fun, you’re going to love what the stock market has in store. Consider this past week’s ride a preview.The week’s action didn’t look like much, if you didn’t know better. The Dow Jones Industrial Average rose 213.12 points or 0.6%, while the S&P 500 advanced 0.5%, and the Nasdaq Composite ended little changed.
Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from hk
