Какие стратегии подбора гиперпараметров вы знаете?
Можно назвать три стратегии:
✔️Grid Search При таком подходе для каждого гиперпараметра пользователю необходимо вручную указать список значений, которые алгоритм сможет опробовать. Далее модель обучается, используя каждую комбинацию гиперпараметров, и возвращает комбинацию, которая даёт оптимальный результат. Этот подход может быть довольно затратным в вычислительном отношении. ✔️Случайный поиск Этот подход похож на Grid Search, но отличается тем, что вместо указания того, какие значения следует проверять для каждого гиперпараметра, даётся верхняя и нижняя граница значений для каждого гиперпараметра. Затем с равномерной вероятностью выбираются случайные значения в пределах этих границ. Далее пользователю возвращается лучшая комбинация. ✔️Байесовская оптимизация Этот подход основан на теореме Байеса. Эта теорема описывает вероятность наступления события на основе имеющейся информации. При Байесовской оптимизации строится вероятностная модель из набора гиперпараметров, который оптимизирует определённый показатель. Также используется регрессионный анализ для итеративного выбора наилучшего набора гиперпараметров.
Какие стратегии подбора гиперпараметров вы знаете?
Можно назвать три стратегии:
✔️Grid Search При таком подходе для каждого гиперпараметра пользователю необходимо вручную указать список значений, которые алгоритм сможет опробовать. Далее модель обучается, используя каждую комбинацию гиперпараметров, и возвращает комбинацию, которая даёт оптимальный результат. Этот подход может быть довольно затратным в вычислительном отношении. ✔️Случайный поиск Этот подход похож на Grid Search, но отличается тем, что вместо указания того, какие значения следует проверять для каждого гиперпараметра, даётся верхняя и нижняя граница значений для каждого гиперпараметра. Затем с равномерной вероятностью выбираются случайные значения в пределах этих границ. Далее пользователю возвращается лучшая комбинация. ✔️Байесовская оптимизация Этот подход основан на теореме Байеса. Эта теорема описывает вероятность наступления события на основе имеющейся информации. При Байесовской оптимизации строится вероятностная модель из набора гиперпараметров, который оптимизирует определённый показатель. Также используется регрессионный анализ для итеративного выбора наилучшего набора гиперпараметров.
#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
In general, many financial experts support their clients’ desire to buy cryptocurrency, but they don’t recommend it unless clients express interest. “The biggest concern for us is if someone wants to invest in crypto and the investment they choose doesn’t do well, and then all of a sudden they can’t send their kids to college,” says Ian Harvey, a certified financial planner (CFP) in New York City. “Then it wasn’t worth the risk.” The speculative nature of cryptocurrency leads some planners to recommend it for clients’ “side” investments. “Some call it a Vegas account,” says Scott Hammel, a CFP in Dallas. “Let’s keep this away from our real long-term perspective, make sure it doesn’t become too large a portion of your portfolio.” In a very real sense, Bitcoin is like a single stock, and advisors wouldn’t recommend putting a sizable part of your portfolio into any one company. At most, planners suggest putting no more than 1% to 10% into Bitcoin if you’re passionate about it. “If it was one stock, you would never allocate any significant portion of your portfolio to it,” Hammel says.
Telegram announces Search Filters
With the help of the Search Filters option, users can now filter search results by type. They can do that by using the new tabs: Media, Links, Files and others. Searches can be done based on the particular time period like by typing in the date or even “Yesterday”. If users type in the name of a person, group, channel or bot, an extra filter will be applied to the searches.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from sa
