Что вы знаете про наивный байесовский классификатор?
Наивный байесовский классификатор использует теорему Байеса для вычисления вероятности того, что какой-то элемент принадлежит определённому классу, исходя из вероятностей его признаков. Алгоритм называют «наивным», потому что он строится на предположении, что все признаки объектов каждого класса — независимые случайные величины.
Преимущества наивного байесовского классификатора включают простоту реализации и высокую скорость обучения.
Что вы знаете про наивный байесовский классификатор?
Наивный байесовский классификатор использует теорему Байеса для вычисления вероятности того, что какой-то элемент принадлежит определённому классу, исходя из вероятностей его признаков. Алгоритм называют «наивным», потому что он строится на предположении, что все признаки объектов каждого класса — независимые случайные величины.
Преимущества наивного байесовского классификатора включают простоту реализации и высокую скорость обучения.
#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
Launched in 2013, Telegram allows users to broadcast messages to a following via “channels”, or create public and private groups that are simple for others to access. Users can also send and receive large data files, including text and zip files, directly via the app.The platform said it has more than 500m active users, and topped 1bn downloads in August, according to data from SensorTower.
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 jp
