Расскажите про линейные модели: где используются и как обучаются?
Такие модели выявляют линейные зависимости в данных. Наиболее известны линейная и логистическая регрессии. Первая применяется для предсказания значения зависимой переменной, для задачи регрессии. Вторая — для задач классификации.
🎓 Обучение линейных моделей можно проводить с помощью градиентного спуска. Для линейной и логистической регрессии процесс обучения имеет схожие шаги, но различается используемой функцией потерь. ▪️Линейная регрессия. Её обучение заключается в нахождении оптимальных коэффициентов, или весов, перед признаками в уравнении прямой. Чтобы найти веса с помощью градиентного спуска, сначала нужно инициализировать вектор весов случайными числами. Затем нужно вычислить градиент функции потерь (обычно MSE — среднеквадратичное отклонение) и обновить веса, вычитая из них произведение градиента с learning rate. Шаги повторяют, например, до тех пор, как функция потерь не стабилизируется. ▪️Логистическая регрессия. Главное отличие от линейной регрессии заключается в функции потерь — здесь используется log-loss (логарифмическая функция потерь). Процедура обновления весов остается схожей.
Расскажите про линейные модели: где используются и как обучаются?
Такие модели выявляют линейные зависимости в данных. Наиболее известны линейная и логистическая регрессии. Первая применяется для предсказания значения зависимой переменной, для задачи регрессии. Вторая — для задач классификации.
🎓 Обучение линейных моделей можно проводить с помощью градиентного спуска. Для линейной и логистической регрессии процесс обучения имеет схожие шаги, но различается используемой функцией потерь. ▪️Линейная регрессия. Её обучение заключается в нахождении оптимальных коэффициентов, или весов, перед признаками в уравнении прямой. Чтобы найти веса с помощью градиентного спуска, сначала нужно инициализировать вектор весов случайными числами. Затем нужно вычислить градиент функции потерь (обычно MSE — среднеквадратичное отклонение) и обновить веса, вычитая из них произведение градиента с learning rate. Шаги повторяют, например, до тех пор, как функция потерь не стабилизируется. ▪️Логистическая регрессия. Главное отличие от линейной регрессии заключается в функции потерь — здесь используется log-loss (логарифмическая функция потерь). Процедура обновления весов остается схожей.
#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
n the U.S. people generally use Bitcoin as an alternative investment, helping diversify a portfolio apart from stocks and bonds. You can also use Bitcoin to make purchases, but the number of vendors that accept the cryptocurrency is still limited. Big companies that accept Bitcoin include Overstock, AT&T and Twitch. You may also find that some small local retailers or certain websites take Bitcoin, but you’ll have to do some digging. That said, PayPal has announced that it will enable cryptocurrency as a funding source for purchases this year, financing purchases by automatically converting crypto holdings to fiat currency for users. “They have 346 million users and they’re connected to 26 million merchants,” says Spencer Montgomery, founder of Uinta Crypto Consulting. “It’s huge.”
How to Invest in Bitcoin?
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.”
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from in
