Оба метода объединяют слабые модели в одну сильную модель. И AdaBoost, и XGBoost в процессе обучения будут увеличивать ансамбль, добавляя в него новые слабые модели на каждой итерации. Разница между методами заключается в том, как расширяется ансамбль.
▪️AdaBoost изначально присваивает одинаковый вес каждому набору данных. Затем он корректирует веса точек выборки после каждого шага. Элементы, которые были классифицированы неверно, приобретают больший вес в следующей итерации. ▪️XGBoost использует градиентный бустинг, который оптимизирует произвольную дифференцируемую функцию потерь. То есть алгоритм строит первое дерево с некоторой ошибкой прогнозирования. Затем добавляются последующие деревья для исправления ошибок предыдущих. XGBoost имеет встроенные механизмы для регуляризации.
Иными словами, разница между алгоритмами в том, что XGBoost не присваивает неправильно классифицированным элементам больший вес.
Оба метода объединяют слабые модели в одну сильную модель. И AdaBoost, и XGBoost в процессе обучения будут увеличивать ансамбль, добавляя в него новые слабые модели на каждой итерации. Разница между методами заключается в том, как расширяется ансамбль.
▪️AdaBoost изначально присваивает одинаковый вес каждому набору данных. Затем он корректирует веса точек выборки после каждого шага. Элементы, которые были классифицированы неверно, приобретают больший вес в следующей итерации. ▪️XGBoost использует градиентный бустинг, который оптимизирует произвольную дифференцируемую функцию потерь. То есть алгоритм строит первое дерево с некоторой ошибкой прогнозирования. Затем добавляются последующие деревья для исправления ошибок предыдущих. XGBoost имеет встроенные механизмы для регуляризации.
Иными словами, разница между алгоритмами в том, что XGBoost не присваивает неправильно классифицированным элементам больший вес.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Telegram hopes to raise $1bn with a convertible bond private placement
The super secure UAE-based Telegram messenger service, developed by Russian-born software icon Pavel Durov, is looking to raise $1bn through a bond placement to a limited number of investors from Russia, Europe, Asia and the Middle East, the Kommersant daily reported citing unnamed sources on February 18, 2021.The issue reportedly comprises exchange bonds that could be converted into equity in the messaging service that is currently 100% owned by Durov and his brother Nikolai.Kommersant reports that the price of the conversion would be at a 10% discount to a potential IPO should it happen within five years.The minimum bond placement is said to be set at $50mn, but could be lowered to $10mn. Five-year bonds could carry an annual coupon of 7-8%.
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.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from sa
