Идея метода опорных векторов (support vector machine, SVM) заключается в построении гиперплоскости, разделяющей объекты выборки оптимальным способом. Модель строится в предположении, что чем больше расстояние (зазор) между разделяющей гиперплоскостью и объектами разделяемых классов, тем меньше будет средняя ошибка классификатора.
В SVM, как и в других алгоритмах машинного обучения, переобучение возникает, когда модель становится слишком сложной и начинает заучивать шум или случайные особенности обучающего набора данных, вместо того чтобы извлекать общие закономерности.
В нелинейных случаях в методе опорных векторов используется ядерный трюк, который позволяет ему работать в пространстве более высокой размерности без необходимости явного отображения данных. Некоторая функция ядра заменяет скалярное произведение. Здесь переобучение может возникнуть, если выбрано слишком сложное ядро или параметры ядра не оптимальны, что позволяет модели захватывать шум и нерелевантные особенности данных.
Кроме того, в SVM может использоваться параметр регуляризации, который контролирует компромисс между максимизацией ширины зазора и минимизацией ошибки классификации. Если параметр слишком велик, модель стремится уменьшить ошибки классификации, что может привести к переобучению.
Идея метода опорных векторов (support vector machine, SVM) заключается в построении гиперплоскости, разделяющей объекты выборки оптимальным способом. Модель строится в предположении, что чем больше расстояние (зазор) между разделяющей гиперплоскостью и объектами разделяемых классов, тем меньше будет средняя ошибка классификатора.
В SVM, как и в других алгоритмах машинного обучения, переобучение возникает, когда модель становится слишком сложной и начинает заучивать шум или случайные особенности обучающего набора данных, вместо того чтобы извлекать общие закономерности.
В нелинейных случаях в методе опорных векторов используется ядерный трюк, который позволяет ему работать в пространстве более высокой размерности без необходимости явного отображения данных. Некоторая функция ядра заменяет скалярное произведение. Здесь переобучение может возникнуть, если выбрано слишком сложное ядро или параметры ядра не оптимальны, что позволяет модели захватывать шум и нерелевантные особенности данных.
Кроме того, в SVM может использоваться параметр регуляризации, который контролирует компромисс между максимизацией ширины зазора и минимизацией ошибки классификации. Если параметр слишком велик, модель стремится уменьшить ошибки классификации, что может привести к переобучению.
#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
Like a stock, you can buy and hold Bitcoin as an investment. You can even now do so in special retirement accounts called Bitcoin IRAs. No matter where you choose to hold your Bitcoin, people’s philosophies on how to invest it vary: Some buy and hold long term, some buy and aim to sell after a price rally, and others bet on its price decreasing. Bitcoin’s price over time has experienced big price swings, going as low as $5,165 and as high as $28,990 in 2020 alone. “I think in some places, people might be using Bitcoin to pay for things, but the truth is that it’s an asset that looks like it’s going to be increasing in value relatively quickly for some time,” Marquez says. “So why would you sell something that’s going to be worth so much more next year than it is today? The majority of people that hold it are long-term investors.”
The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tw
