Какие шаги вы бы предприняли для предобработки данных перед обучением модели, и почему эти шаги важны?
👣 Нормализация или стандартизация числовых признаков. Многие алгоритмы машинного обучения работают лучше, когда числовые признаки имеют одинаковый масштаб. 👣 Кодирование категориальных переменных. Большинство алгоритмов машинного обучения требуют числовые данные на вход. 👣 Удаление признаков с высокой корреляцией. Они могут привести к проблемам в некоторых моделях, например в линейной регрессии. 👣 Применение PCA для уменьшения размерности данных. Здесь следует оценивать каждый конкретный случай. 👣 Заполнение пропущенных значений. Они могут исказить данные. 👣 Создание новых признаков (feature engineering). Это может улучшить производительность модели, особенно если новые признаки содержат важную информацию для задачи.
Какие шаги вы бы предприняли для предобработки данных перед обучением модели, и почему эти шаги важны?
👣 Нормализация или стандартизация числовых признаков. Многие алгоритмы машинного обучения работают лучше, когда числовые признаки имеют одинаковый масштаб. 👣 Кодирование категориальных переменных. Большинство алгоритмов машинного обучения требуют числовые данные на вход. 👣 Удаление признаков с высокой корреляцией. Они могут привести к проблемам в некоторых моделях, например в линейной регрессии. 👣 Применение PCA для уменьшения размерности данных. Здесь следует оценивать каждый конкретный случай. 👣 Заполнение пропущенных значений. Они могут исказить данные. 👣 Создание новых признаков (feature engineering). Это может улучшить производительность модели, особенно если новые признаки содержат важную информацию для задачи.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
In many cases, the content resembled that of the marketplaces found on the dark web, a group of hidden websites that are popular among hackers and accessed using specific anonymising software.“We have recently been witnessing a 100 per cent-plus rise in Telegram usage by cybercriminals,” said Tal Samra, cyber threat analyst at Cyberint.The rise in nefarious activity comes as users flocked to the encrypted chat app earlier this year after changes to the privacy policy of Facebook-owned rival WhatsApp prompted many to seek out alternatives.
That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ua
