tg-me.com/ds_interview_lib/97
Last Update:
Какие существуют алгоритмы классификации?
✏️ Логистическая регрессия. Предсказывает, впрочем, не классы, а вещественные числа — логиты. Для них задаётся порог, который позволит относить объекты к определённому классу.
✏️ KNN (k-ближайших соседей). Определяет класс целевого объекта, исходя из того, какие классы у объектов, наиболее на него похожих.
✏️ SVM (метод опорных векторов). Строится гиперплоскость, разделяющая объекты оптимальным способом.
✏️ Дерево решений. Строится древовидная иерархическая структура для принятия решений на основе атрибутов объектов.
✏️ Случайный лес. Бэггинг над решающими деревьями, то есть использует множество деревьев для улучшения точности.
✏️ Градиентный бустинг. Модель строится путём последовательного улучшения слабых классификаторов.
✏️ Наивный байесовский классификатор. Вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Байеса.
✏️ Нейросети. Существует множество различных вариантов таких классификаторов.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/97