🎯 Отличный момент, чтобы поговорить про смещение (bias) и разброс (variance)
Разложение ошибки модели на смещение и разброс называется bias-variance decomposition. Bias показывает, насколько предсказания алгоритма систематически отклоняются относительно истинных значений. Variance характеризует разброс предсказаний в зависимости от обучающей выборки.
В целом, смещение говорит о том, насколько близкие к истинным значения выдаёт модель, а разброс — насколько она чувствительна к изменениям в обучающей выборке.
Есть такое понятие как trade-off (компромисс) между bias и variance. Идея состоит в том, чтобы найти баланс, при котором модель достаточно сложна, чтобы выдавать приближённые к реальным ответы (низкий bias), но также имеет способности к обобщению, чтобы работать хорошо на новых данных (низкий variance).
Если модель недообучена, она не сможет уловить сложные закономерности в данных (высокий bias), но будет более стабильно работать на новых данных (низкий variance). Если модель переобучена, она будет отлично работать на тренировочных данных (низкий bias), но плохо на новых (высокий variance).
🎯 Отличный момент, чтобы поговорить про смещение (bias) и разброс (variance)
Разложение ошибки модели на смещение и разброс называется bias-variance decomposition. Bias показывает, насколько предсказания алгоритма систематически отклоняются относительно истинных значений. Variance характеризует разброс предсказаний в зависимости от обучающей выборки.
В целом, смещение говорит о том, насколько близкие к истинным значения выдаёт модель, а разброс — насколько она чувствительна к изменениям в обучающей выборке.
Есть такое понятие как trade-off (компромисс) между bias и variance. Идея состоит в том, чтобы найти баланс, при котором модель достаточно сложна, чтобы выдавать приближённые к реальным ответы (низкий bias), но также имеет способности к обобщению, чтобы работать хорошо на новых данных (низкий variance).
Если модель недообучена, она не сможет уловить сложные закономерности в данных (высокий bias), но будет более стабильно работать на новых данных (низкий variance). Если модель переобучена, она будет отлично работать на тренировочных данных (низкий bias), но плохо на новых (высокий variance).
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Like a stock, you can buy and hold Bitcoin as an investment. You can even now do so in special retirement accounts called Bitcoin IRAs. No matter where you choose to hold your Bitcoin, people’s philosophies on how to invest it vary: Some buy and hold long term, some buy and aim to sell after a price rally, and others bet on its price decreasing. Bitcoin’s price over time has experienced big price swings, going as low as $5,165 and as high as $28,990 in 2020 alone. “I think in some places, people might be using Bitcoin to pay for things, but the truth is that it’s an asset that looks like it’s going to be increasing in value relatively quickly for some time,” Marquez says. “So why would you sell something that’s going to be worth so much more next year than it is today? The majority of people that hold it are long-term investors.”
Telegram is riding high, adding tens of million of users this year. Now the bill is coming due.Telegram is one of the few significant social-media challengers to Facebook Inc., FB -1.90% on a trajectory toward one billion users active each month by the end of 2022, up from roughly 550 million today.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from id
