📊Параметрические и непараметрические модели: в чем разница
🔗 Параметрические модели предполагают заранее заданную форму зависимости между входными и выходными данными. Это упрощает процесс обучения, но ограничивает гибкость модели.
🤖Непараметрические модели, напротив, не предполагают фиксированной формы зависимости и могут адаптироваться к большему количеству шаблонов в данных. Это делает их более гибкими, но требует большего количества данных для точных прогнозов.
Параметрические модели подходят для задач, где важна скорость обучения, а непараметрические лучше работают с более сложными и разнообразными данными.
📊Параметрические и непараметрические модели: в чем разница
🔗 Параметрические модели предполагают заранее заданную форму зависимости между входными и выходными данными. Это упрощает процесс обучения, но ограничивает гибкость модели.
🤖Непараметрические модели, напротив, не предполагают фиксированной формы зависимости и могут адаптироваться к большему количеству шаблонов в данных. Это делает их более гибкими, но требует большего количества данных для точных прогнозов.
Параметрические модели подходят для задач, где важна скорость обучения, а непараметрические лучше работают с более сложными и разнообразными данными.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
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.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from pl
