Telegram Group & Telegram Channel
Какие шаги вы бы предприняли для предобработки данных перед обучением модели, и почему эти шаги важны?

👣 Нормализация или стандартизация числовых признаков. Многие алгоритмы машинного обучения работают лучше, когда числовые признаки имеют одинаковый масштаб.
👣 Кодирование категориальных переменных. Большинство алгоритмов машинного обучения требуют числовые данные на вход.
👣 Удаление признаков с высокой корреляцией. Они могут привести к проблемам в некоторых моделях, например в линейной регрессии.
👣 Применение PCA для уменьшения размерности данных. Здесь следует оценивать каждый конкретный случай.
👣 Заполнение пропущенных значений. Они могут исказить данные.
👣 Создание новых признаков (feature engineering). Это может улучшить производительность модели, особенно если новые признаки содержат важную информацию для задачи.



tg-me.com/ds_interview_lib/89
Create:
Last Update:

Какие шаги вы бы предприняли для предобработки данных перед обучением модели, и почему эти шаги важны?

👣 Нормализация или стандартизация числовых признаков. Многие алгоритмы машинного обучения работают лучше, когда числовые признаки имеют одинаковый масштаб.
👣 Кодирование категориальных переменных. Большинство алгоритмов машинного обучения требуют числовые данные на вход.
👣 Удаление признаков с высокой корреляцией. Они могут привести к проблемам в некоторых моделях, например в линейной регрессии.
👣 Применение PCA для уменьшения размерности данных. Здесь следует оценивать каждый конкретный случай.
👣 Заполнение пропущенных значений. Они могут исказить данные.
👣 Создание новых признаков (feature engineering). Это может улучшить производительность модели, особенно если новые признаки содержат важную информацию для задачи.

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/89

View MORE
Open in Telegram


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

Date: |

Among the actives, Ascendas REIT sank 0.64 percent, while CapitaLand Integrated Commercial Trust plummeted 1.42 percent, City Developments plunged 1.12 percent, Dairy Farm International tumbled 0.86 percent, DBS Group skidded 0.68 percent, Genting Singapore retreated 0.67 percent, Hongkong Land climbed 1.30 percent, Mapletree Commercial Trust lost 0.47 percent, Mapletree Logistics Trust tanked 0.95 percent, Oversea-Chinese Banking Corporation dropped 0.61 percent, SATS rose 0.24 percent, SembCorp Industries shed 0.54 percent, Singapore Airlines surrendered 0.79 percent, Singapore Exchange slid 0.30 percent, Singapore Press Holdings declined 1.03 percent, Singapore Technologies Engineering dipped 0.26 percent, SingTel advanced 0.81 percent, United Overseas Bank fell 0.39 percent, Wilmar International eased 0.24 percent, Yangzijiang Shipbuilding jumped 1.42 percent and Keppel Corp, Thai Beverage, CapitaLand and Comfort DelGro were unchanged.

How Does Bitcoin Mining Work?

Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from hk


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