Как использовать SVM для поиска аномалий (выбросов)?
Для такой задачи можно применять метод опорных векторов с одним классом, или One-Class SVM. Напомним, что основная идея алгоритма SVM — разделить классы гиперплоскостью так, чтобы максимизировать зазор между ними. В случае с One-Class цель состоит в том, чтобы найти гиперплоскость, которая лучше всего описывает один класс тренировочных данных. Такой алгоритм не пытается разделить два или более класса, а скорее стремится ограничить область, где присутствует большинство данных одного класса.
После использования One-Class SVM мы получаем границу, по одну сторону которой максимально плотно лежат наблюдения из тренировочной выборки, а по другую — аномальные значения. Вот основные шаги: 🔹Обучить модель One-Class SVM на данных без аномалий. 🔹Использовать обученную модель для предсказания, является ли новая точка данных аномальной. Алгоритм вернёт -1 для аномальных точек и 1 для нормальных.
Как использовать SVM для поиска аномалий (выбросов)?
Для такой задачи можно применять метод опорных векторов с одним классом, или One-Class SVM. Напомним, что основная идея алгоритма SVM — разделить классы гиперплоскостью так, чтобы максимизировать зазор между ними. В случае с One-Class цель состоит в том, чтобы найти гиперплоскость, которая лучше всего описывает один класс тренировочных данных. Такой алгоритм не пытается разделить два или более класса, а скорее стремится ограничить область, где присутствует большинство данных одного класса.
После использования One-Class SVM мы получаем границу, по одну сторону которой максимально плотно лежат наблюдения из тренировочной выборки, а по другую — аномальные значения. Вот основные шаги: 🔹Обучить модель One-Class SVM на данных без аномалий. 🔹Использовать обученную модель для предсказания, является ли новая точка данных аномальной. Алгоритм вернёт -1 для аномальных точек и 1 для нормальных.
#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
Durov said on his Telegram channel today that the two and a half year blockchain and crypto project has been put to sleep. Ironically, after leaving Russia because the government wanted his encryption keys to his social media firm, Durov’s cryptocurrency idea lost steam because of a U.S. court. “The technology we created allowed for an open, free, decentralized exchange of value and ideas. TON had the potential to revolutionize how people store and transfer funds and information,” he wrote on his channel. “Unfortunately, a U.S. court stopped TON from happening.”
Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists
Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ua
