В линейных моделях часто добавляют смещение (bias) к признакам. Объясните, зачем это делается?
Смещение (bias) — это дополнительный параметр модели, который добавляется к линейной комбинации признаков перед применением функции активации. Например, в нейросетях bias добавляется к сумме взвешенных входов перед передачей на следующий слой. Его роль заключается в сдвиге графика функции активации вправо или влево, что помогает сети охватывать более широкий диапазон данных.
Представьте себе простую линейную функцию y = ax + b. Если мы меняем значение a (это эквивалент веса в линейной модели), мы меняем наклон функции. Однако если мы регулируем b (эквивалент смещения), мы сдвигаем всю функцию по оси X. Это позволяет модели лучше подстраиваться под данные, особенно в ситуациях, когда зависимость между переменными не проходит через начало координат.
Смещение также помогает предотвратить проблем в тех случаях, когда все входные признаки равны нулю. Без смещения модель предскажет 0, даже если это не соответствует реальности. Смещение добавляет модели гибкости и позволяет ей корректно работать даже в таких условиях.
В линейных моделях часто добавляют смещение (bias) к признакам. Объясните, зачем это делается?
Смещение (bias) — это дополнительный параметр модели, который добавляется к линейной комбинации признаков перед применением функции активации. Например, в нейросетях bias добавляется к сумме взвешенных входов перед передачей на следующий слой. Его роль заключается в сдвиге графика функции активации вправо или влево, что помогает сети охватывать более широкий диапазон данных.
Представьте себе простую линейную функцию y = ax + b. Если мы меняем значение a (это эквивалент веса в линейной модели), мы меняем наклон функции. Однако если мы регулируем b (эквивалент смещения), мы сдвигаем всю функцию по оси X. Это позволяет модели лучше подстраиваться под данные, особенно в ситуациях, когда зависимость между переменными не проходит через начало координат.
Смещение также помогает предотвратить проблем в тех случаях, когда все входные признаки равны нулю. Без смещения модель предскажет 0, даже если это не соответствует реальности. Смещение добавляет модели гибкости и позволяет ей корректно работать даже в таких условиях.
#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
The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.
Traders also expressed uncertainty about the situation with China Evergrande, as the indebted property company has not provided clarification about a key interest payment.In economic news, the Commerce Department reported an unexpected increase in U.S. new home sales in August.Crude oil prices climbed Friday and front-month WTI oil futures contracts saw gains for a fifth straight week amid tighter supplies. West Texas Intermediate Crude oil futures for November rose $0.68 or 0.9 percent at 73.98 a barrel. WTI Crude futures gained 2.8 percent for the week.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from id
