Такие метрики используются для оценки эффективности алгоритмов ранжирования, часто применяемых в рекомендательных системах.
🟠 Precision at K (p@K). Это метрика качества ранжирования для одного объекта. Измеряет долю релевантных элементов среди первых k элементов в ранжированном списке. 🟠Mean average precision at K (map@K). Чаще всего мы имеем дело со множеством объектов, а не с одним, например с сотнями тысяч пользователей. Идея map@K заключается в том, чтобы сначала вычислить среднее precision at K для каждого объекта, а затем усреднить итог. 🟠Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG). Здесь разберём поэтапно: - Сначала рассмотрим один объект и k наиболее релевантных элементов. Это будет Cumulative gain at K (CG@K), метрика, которая использует простую идею: чем более релевантные элементы в этом топе, тем лучше. - Далее введём Discounted cumulative gain at K (DCG@K). Это модификация CG@K, учитывающая порядок элементов в списке. Необходимо домножить показатель релевантности элемента на вес равный обратному логарифму номера позиции. - В конце концов придём к normalized discounted cumulative gain at K (nDCG@K). Это нормализованная версия DCG@K. Данная метрика принимает значения в диапазоне от 0 до 1. 🟠Mean Reciprocal Rank (MRR). Метрика усредняет обратные ранги первых правильно угаданных элементов по всем объектам.
Такие метрики используются для оценки эффективности алгоритмов ранжирования, часто применяемых в рекомендательных системах.
🟠 Precision at K (p@K). Это метрика качества ранжирования для одного объекта. Измеряет долю релевантных элементов среди первых k элементов в ранжированном списке. 🟠Mean average precision at K (map@K). Чаще всего мы имеем дело со множеством объектов, а не с одним, например с сотнями тысяч пользователей. Идея map@K заключается в том, чтобы сначала вычислить среднее precision at K для каждого объекта, а затем усреднить итог. 🟠Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG). Здесь разберём поэтапно: - Сначала рассмотрим один объект и k наиболее релевантных элементов. Это будет Cumulative gain at K (CG@K), метрика, которая использует простую идею: чем более релевантные элементы в этом топе, тем лучше. - Далее введём Discounted cumulative gain at K (DCG@K). Это модификация CG@K, учитывающая порядок элементов в списке. Необходимо домножить показатель релевантности элемента на вес равный обратному логарифму номера позиции. - В конце концов придём к normalized discounted cumulative gain at K (nDCG@K). Это нормализованная версия DCG@K. Данная метрика принимает значения в диапазоне от 0 до 1. 🟠Mean Reciprocal Rank (MRR). Метрика усредняет обратные ранги первых правильно угаданных элементов по всем объектам.
In general, many financial experts support their clients’ desire to buy cryptocurrency, but they don’t recommend it unless clients express interest. “The biggest concern for us is if someone wants to invest in crypto and the investment they choose doesn’t do well, and then all of a sudden they can’t send their kids to college,” says Ian Harvey, a certified financial planner (CFP) in New York City. “Then it wasn’t worth the risk.” The speculative nature of cryptocurrency leads some planners to recommend it for clients’ “side” investments. “Some call it a Vegas account,” says Scott Hammel, a CFP in Dallas. “Let’s keep this away from our real long-term perspective, make sure it doesn’t become too large a portion of your portfolio.” In a very real sense, Bitcoin is like a single stock, and advisors wouldn’t recommend putting a sizable part of your portfolio into any one company. At most, planners suggest putting no more than 1% to 10% into Bitcoin if you’re passionate about it. “If it was one stock, you would never allocate any significant portion of your portfolio to it,” Hammel says.
Spiking bond yields driving sharp losses in tech stocks
A spike in interest rates since the start of the year has accelerated a rotation out of high-growth technology stocks and into value stocks poised to benefit from a reopening of the economy. The Nasdaq has fallen more than 10% over the past month as the Dow has soared to record highs, with a spike in the 10-year US Treasury yield acting as the main catalyst. It recently surged to a cycle high of more than 1.60% after starting the year below 1%. But according to Jim Paulsen, the Leuthold Group's chief investment strategist, rising interest rates do not represent a long-term threat to the stock market. Paulsen expects the 10-year yield to cross 2% by the end of the year.
A spike in interest rates and its impact on the stock market depends on the economic backdrop, according to Paulsen. Rising interest rates amid a strengthening economy "may prove no challenge at all for stocks," Paulsen said.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ms
