✏️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
Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.
Pinterest (PINS) Stock Sinks As Market Gains
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from pl
