Под этим термином понимают явление, при котором алгоритм обучения среди всех возможных моделей с нулевым эмпирическим риском выбирает определённые. Поясним на примере.
🟣 Есть линейная регрессия с квадратичной функцией потерь. Алгоритм может выбрать разные модели, которые минимизируют эту функцию потерь, но на практике он выбирает те, которые соответствуют определённым характеристикам. Например, при использовании градиентного спуска для обучения линейной регрессии, выбирается та модель, у которой коэффициенты меньше по абсолютной величине. Это происходит из-за особенностей метода оптимизации, который имеет склонность к нахождению определённых решений.
Также можно сказать, что градиентный спуск с фиксированным числом шагов «предпочитает» решения малого ранга. Это связано с тем, что данный метод имеет тенденцию находить более простые и гладкие решения, особенно в условиях ограниченного числа итераций.
Таким образом, implicit bias вносит свои коррективы в процесс выбора модели, даже если она теоретически не имеет эмпирического риска.
Под этим термином понимают явление, при котором алгоритм обучения среди всех возможных моделей с нулевым эмпирическим риском выбирает определённые. Поясним на примере.
🟣 Есть линейная регрессия с квадратичной функцией потерь. Алгоритм может выбрать разные модели, которые минимизируют эту функцию потерь, но на практике он выбирает те, которые соответствуют определённым характеристикам. Например, при использовании градиентного спуска для обучения линейной регрессии, выбирается та модель, у которой коэффициенты меньше по абсолютной величине. Это происходит из-за особенностей метода оптимизации, который имеет склонность к нахождению определённых решений.
Также можно сказать, что градиентный спуск с фиксированным числом шагов «предпочитает» решения малого ранга. Это связано с тем, что данный метод имеет тенденцию находить более простые и гладкие решения, особенно в условиях ограниченного числа итераций.
Таким образом, implicit bias вносит свои коррективы в процесс выбора модели, даже если она теоретически не имеет эмпирического риска.
#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
However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.
How To Find Channels On Telegram?
There are multiple ways you can search for Telegram channels. One of the methods is really logical and you should all know it by now. We’re talking about using Telegram’s native search option. Make sure to download Telegram from the official website or update it to the latest version, using this link. Once you’ve installed Telegram, you can simply open the app and use the search bar. Tap on the magnifier icon and search for a channel that might interest you (e.g. Marvel comics). Even though this is the easiest method for searching Telegram channels, it isn’t the best one. This method is limited because it shows you only a couple of results per search.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from sg
