✏️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.
✏️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
Telegram is riding high, adding tens of million of users this year. Now the bill is coming due.Telegram is one of the few significant social-media challengers to Facebook Inc., FB -1.90% on a trajectory toward one billion users active each month by the end of 2022, up from roughly 550 million today.
Export WhatsApp stickers to Telegram on iPhone
You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ms
