Telegram Group & Telegram Channel
Мы обучили два ансамбля: случайный лес и бустинг. После этого мы убираем по одному из базовых алгоритмов из каждого ансамбля. Что произойдёт?

Если убрать, например, первое дерево из бустинга, то алгоритм просто сломается. Почему так? Бустинг — это ансамбль, где каждое последующее дерево строится с учётом ошибок предыдущих. Удаление любого из деревьев нарушает всю цепочку, поскольку каждое дерево тесно связано с предыдущими, исправляя их ошибки. В результате ансамбль теряет устойчивость и точность, что может привести к значительным ошибкам в предсказаниях.

А вот случайный лес ведёт себя иначе. Здесь каждое дерево обучается независимо, и их результаты объединяются, чтобы получить финальное предсказание. Поэтому, если мы уберём одно дерево из случайного леса, это не окажет существенного влияния на результат: ансамбль останется работоспособным и, скорее всего, даст предсказания с небольшой потерей точности.

#машинное_обучение



tg-me.com/ds_interview_lib/660
Create:
Last Update:

Мы обучили два ансамбля: случайный лес и бустинг. После этого мы убираем по одному из базовых алгоритмов из каждого ансамбля. Что произойдёт?

Если убрать, например, первое дерево из бустинга, то алгоритм просто сломается. Почему так? Бустинг — это ансамбль, где каждое последующее дерево строится с учётом ошибок предыдущих. Удаление любого из деревьев нарушает всю цепочку, поскольку каждое дерево тесно связано с предыдущими, исправляя их ошибки. В результате ансамбль теряет устойчивость и точность, что может привести к значительным ошибкам в предсказаниях.

А вот случайный лес ведёт себя иначе. Здесь каждое дерево обучается независимо, и их результаты объединяются, чтобы получить финальное предсказание. Поэтому, если мы уберём одно дерево из случайного леса, это не окажет существенного влияния на результат: ансамбль останется работоспособным и, скорее всего, даст предсказания с небольшой потерей точности.

#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

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/660

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Look for Channels Online

You guessed it – the internet is your friend. A good place to start looking for Telegram channels is Reddit. This is one of the biggest sites on the internet, with millions of communities, including those from Telegram.Then, you can search one of the many dedicated websites for Telegram channel searching. One of them is telegram-group.com. This website has many categories and a really simple user interface. Another great site is telegram channels.me. It has even more channels than the previous one, and an even better user experience.These are just some of the many available websites. You can look them up online if you’re not satisfied with these two. All of these sites list only public channels. If you want to join a private channel, you’ll have to ask one of its members to invite you.

How to Buy Bitcoin?

Most people buy Bitcoin via exchanges, such as Coinbase. Exchanges allow you to buy, sell and hold cryptocurrency, and setting up an account is similar to opening a brokerage account—you’ll need to verify your identity and provide some kind of funding source, such as a bank account or debit card. Major exchanges include Coinbase, Kraken, and Gemini. You can also buy Bitcoin at a broker like Robinhood. Regardless of where you buy your Bitcoin, you’ll need a digital wallet in which to store it. This might be what’s called a hot wallet or a cold wallet. A hot wallet (also called an online wallet) is stored by an exchange or a provider in the cloud. Providers of online wallets include Exodus, Electrum and Mycelium. A cold wallet (or mobile wallet) is an offline device used to store Bitcoin and is not connected to the Internet. Some mobile wallet options include Trezor and Ledger.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ms


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA