Что вы знаете про параметрические и непараметрические модели в машинном обучении?
▪️Параметрические модели имеют некоторое множество параметров, которые требуется настроить во время обучения. По сути, здесь делается допущение, связанное с функциональной формой. Количество этих параметров определено до обучения. Примерами таких моделей являются линейная регрессия и логистическая регрессия. ▪️Непараметрические модели не используют допущение о функциональной форме и не предполагают наличия множества параметров, заданного до обучения. Примером такой модели может выступать дерево решений.
Что вы знаете про параметрические и непараметрические модели в машинном обучении?
▪️Параметрические модели имеют некоторое множество параметров, которые требуется настроить во время обучения. По сути, здесь делается допущение, связанное с функциональной формой. Количество этих параметров определено до обучения. Примерами таких моделей являются линейная регрессия и логистическая регрессия. ▪️Непараметрические модели не используют допущение о функциональной форме и не предполагают наличия множества параметров, заданного до обучения. Примером такой модели может выступать дерево решений.
#junior #middle
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
