Идея метода опорных векторов (support vector machine, SVM) заключается в построении гиперплоскости, разделяющей объекты выборки оптимальным способом. Модель строится в предположении, что чем больше расстояние (зазор) между разделяющей гиперплоскостью и объектами разделяемых классов, тем меньше будет средняя ошибка классификатора.
В SVM, как и в других алгоритмах машинного обучения, переобучение возникает, когда модель становится слишком сложной и начинает заучивать шум или случайные особенности обучающего набора данных, вместо того чтобы извлекать общие закономерности.
В нелинейных случаях в методе опорных векторов используется ядерный трюк, который позволяет ему работать в пространстве более высокой размерности без необходимости явного отображения данных. Некоторая функция ядра заменяет скалярное произведение. Здесь переобучение может возникнуть, если выбрано слишком сложное ядро или параметры ядра не оптимальны, что позволяет модели захватывать шум и нерелевантные особенности данных.
Кроме того, в SVM может использоваться параметр регуляризации, который контролирует компромисс между максимизацией ширины зазора и минимизацией ошибки классификации. Если параметр слишком велик, модель стремится уменьшить ошибки классификации, что может привести к переобучению.
Идея метода опорных векторов (support vector machine, SVM) заключается в построении гиперплоскости, разделяющей объекты выборки оптимальным способом. Модель строится в предположении, что чем больше расстояние (зазор) между разделяющей гиперплоскостью и объектами разделяемых классов, тем меньше будет средняя ошибка классификатора.
В SVM, как и в других алгоритмах машинного обучения, переобучение возникает, когда модель становится слишком сложной и начинает заучивать шум или случайные особенности обучающего набора данных, вместо того чтобы извлекать общие закономерности.
В нелинейных случаях в методе опорных векторов используется ядерный трюк, который позволяет ему работать в пространстве более высокой размерности без необходимости явного отображения данных. Некоторая функция ядра заменяет скалярное произведение. Здесь переобучение может возникнуть, если выбрано слишком сложное ядро или параметры ядра не оптимальны, что позволяет модели захватывать шум и нерелевантные особенности данных.
Кроме того, в SVM может использоваться параметр регуляризации, который контролирует компромисс между максимизацией ширины зазора и минимизацией ошибки классификации. Если параметр слишком велик, модель стремится уменьшить ошибки классификации, что может привести к переобучению.
#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
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Pinterest (PINS) Stock Sinks As Market Gains
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ms
