⚖️ Какова цель масштабирования признаков (feature scaling) в машинном обучении
Цель масштабирования признаков — привести значения всех признаков к единому масштабу.
Это особенно важно для алгоритмов, чувствительных к величине признаков, таких как модели, основанные на градиентном спуске (например, логистическая регрессия) или на расстояниях (k-ближайших соседей, SVM).
Масштабирование улучшает производительность модели и ускоряет её обучение, предотвращая ситуацию, когда признаки с большими значениями доминируют над другими.
⚖️ Какова цель масштабирования признаков (feature scaling) в машинном обучении
Цель масштабирования признаков — привести значения всех признаков к единому масштабу.
Это особенно важно для алгоритмов, чувствительных к величине признаков, таких как модели, основанные на градиентном спуске (например, логистическая регрессия) или на расстояниях (k-ближайших соседей, SVM).
Масштабирование улучшает производительность модели и ускоряет её обучение, предотвращая ситуацию, когда признаки с большими значениями доминируют над другими.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
I have no inside knowledge of a potential stock listing of the popular anti-Whatsapp messaging app, Telegram. But I know this much, judging by most people I talk to, especially crypto investors, if Telegram ever went public, people would gobble it up. I know I would. I’m waiting for it. So is Sergei Sergienko, who claims he owns $800,000 of Telegram’s pre-initial coin offering (ICO) tokens. “If Telegram does a SPAC IPO, there would be demand for this issue. It would probably outstrip the interest we saw during the ICO. Why? Because as of right now Telegram looks like a liberal application that can accept anyone - right after WhatsApp and others have turn on the censorship,” he says.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tr
