Каковы преимущества и ограничения метода SVM с использованием нелинейных ядер
В отличие от линейного SVM, использование ядра позволяет проекцировать данные в пространство более высокой размерности, где они могут стать линейно разделимыми.
Преимущества: ✅ Обработка нелинейных данных: ядра позволяют эффективно решать задачи, где данные не могут быть разделены линейно. ✅ Гибкость: разнообразие ядер делает SVM универсальным инструментом для различных типов задач.
Ограничения: 🚫 Выбор ядра и параметров: требует тщательной настройки, что может быть трудоемким процессом. 🚫 Вычислительные затраты: для большИх данных SVM с ядром может быть медленным и требовать бОльших вычислительных ресурсов.
Каковы преимущества и ограничения метода SVM с использованием нелинейных ядер
В отличие от линейного SVM, использование ядра позволяет проекцировать данные в пространство более высокой размерности, где они могут стать линейно разделимыми.
Преимущества: ✅ Обработка нелинейных данных: ядра позволяют эффективно решать задачи, где данные не могут быть разделены линейно. ✅ Гибкость: разнообразие ядер делает SVM универсальным инструментом для различных типов задач.
Ограничения: 🚫 Выбор ядра и параметров: требует тщательной настройки, что может быть трудоемким процессом. 🚫 Вычислительные затраты: для большИх данных SVM с ядром может быть медленным и требовать бОльших вычислительных ресурсов.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.
At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tr
