В каких случаях стоит использовать SVM с ядерным трюком?
Есть несколько ситуаций, в которых это будет хорошим решением:
▪️Нелинейно разделимые данные.
▪️Сложные пространственные структуры. Ядра позволяют преобразовать сложные структуры данных в более высокоразмерное пространство, где они могут быть линейно разделимы.
▪️Малая размерность пространства признаков. При небольшом количестве признаков использование ядерного трюка помогает создать более сложные разделяющие поверхности без явного добавления новых признаков.
В каких случаях стоит использовать SVM с ядерным трюком?
Есть несколько ситуаций, в которых это будет хорошим решением:
▪️Нелинейно разделимые данные.
▪️Сложные пространственные структуры. Ядра позволяют преобразовать сложные структуры данных в более высокоразмерное пространство, где они могут быть линейно разделимы.
▪️Малая размерность пространства признаков. При небольшом количестве признаков использование ядерного трюка помогает создать более сложные разделяющие поверхности без явного добавления новых признаков.
#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
Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from sg
