На собесах любят спрашивать, что такое градиентный бустинг и причём здесь градиент.
Градиентный бустинг — это ансамблевый метод, то есть он комбинирует предсказания нескольких базовых моделей. В данном случае эти базовые модели (чаще всего деревья) строятся последовательно, и каждая новая учится исправлять ошибки предыдущих.
Всё начинается с простого предсказания начальной моделью целевой переменной. Затем вычисляется значение функции потерь (loss). Допустим, что предсказание первой модели на 5 больше настоящего значения. Если бы следующая новая модель выдавала ответ -5, то сумма ответов этих двух моделей оказалась бы идеальной. В реальности моделей может быть сколько угодно — строим до тех пор, пока не получим приемлемый результат.
Каждый очередной алгоритм в градиентном бустинге будет обучаться предсказывать отрицательный градиент (или антиградиент) функции потерь на основе предсказания предыдущей модели. Это позволяет обобщить метод на любую дифференцируемую функцию потерь. Конечным результатом будет взвешенная сумма результатов всех моделей.
На собесах любят спрашивать, что такое градиентный бустинг и причём здесь градиент.
Градиентный бустинг — это ансамблевый метод, то есть он комбинирует предсказания нескольких базовых моделей. В данном случае эти базовые модели (чаще всего деревья) строятся последовательно, и каждая новая учится исправлять ошибки предыдущих.
Всё начинается с простого предсказания начальной моделью целевой переменной. Затем вычисляется значение функции потерь (loss). Допустим, что предсказание первой модели на 5 больше настоящего значения. Если бы следующая новая модель выдавала ответ -5, то сумма ответов этих двух моделей оказалась бы идеальной. В реальности моделей может быть сколько угодно — строим до тех пор, пока не получим приемлемый результат.
Каждый очередной алгоритм в градиентном бустинге будет обучаться предсказывать отрицательный градиент (или антиградиент) функции потерь на основе предсказания предыдущей модели. Это позволяет обобщить метод на любую дифференцируемую функцию потерь. Конечным результатом будет взвешенная сумма результатов всех моделей.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Telegram is an aspiring new messaging app that’s taking the world by storm. The app is free, fast, and claims to be one of the safest messengers around. It allows people to connect easily, without any boundaries.You can use channels on Telegram, which are similar to Facebook pages. If you’re wondering how to find channels on Telegram, you’re in the right place. Keep reading and you’ll find out how. Also, you’ll learn more about channels, creating channels yourself, and the difference between private and public Telegram channels.
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from id
