Что бы вы предпочли использовать при классификации текста с помощью метода «мешок слов»: модель градиентного бустинга на деревьях или логистическую регрессию?
Стоит учитывать, что при применении «мешка слов» представление данных может быть довольно разреженным и высокоразмерным: создаётся множество столбцов. В этой ситуации логистическая регрессия может быть лучшим выбором, особенно если нужна модель, которая быстро обучается и легко интерпретируется. Как минимум, её можно использовать в качестве базовой модели (baseline) — это будет неплохой отправной точкой.
Что бы вы предпочли использовать при классификации текста с помощью метода «мешок слов»: модель градиентного бустинга на деревьях или логистическую регрессию?
Стоит учитывать, что при применении «мешка слов» представление данных может быть довольно разреженным и высокоразмерным: создаётся множество столбцов. В этой ситуации логистическая регрессия может быть лучшим выбором, особенно если нужна модель, которая быстро обучается и легко интерпретируется. Как минимум, её можно использовать в качестве базовой модели (baseline) — это будет неплохой отправной точкой.
#машинное_обучение #NLP
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.
Telegram Gives Up On Crypto Blockchain Project
Durov said on his Telegram channel today that the two and a half year blockchain and crypto project has been put to sleep. Ironically, after leaving Russia because the government wanted his encryption keys to his social media firm, Durov’s cryptocurrency idea lost steam because of a U.S. court. “The technology we created allowed for an open, free, decentralized exchange of value and ideas. TON had the potential to revolutionize how people store and transfer funds and information,” he wrote on his channel. “Unfortunately, a U.S. court stopped TON from happening.”
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from pl
