Зачем нужно масштабирование признаков? Как бы вы его провели?
Допустим, у нас есть линейная регрессия с двумя независимыми переменными, у которых совершенно разный масштаб. Например, значения одного признака находятся в диапазоне от 0 до 100, а второго — от 0 до 1. Чтобы подстроиться под такие признаки, модель подберёт коэффициенты так, что первый будет небольшим, а второй — большим.
Проблема тут возникает на этапе обучения. Дело в том, что скорость оптимизации таких коэффициентов не будет одинаковой: ведь при градиентном спуске мы найдём две частные производные и подберём единый для обеих производных коэффициент скорости обучения. В результате, на каждой итерации мы будем получать различающиеся значения градиента для разных направлений.
Есть несколько способов масштабирования: ▫️Нормализация. В данном случае все значения будут находиться в диапазоне от 0 до 1. ▫️Стандартизация. Масштабирует значения с учётом стандартного отклонения.
Для нормализации, например, можно использовать метод MinMaxScaler из scikit-learn. Для стандартизации в этой же библиотеке есть метод StandardScaler.
Зачем нужно масштабирование признаков? Как бы вы его провели?
Допустим, у нас есть линейная регрессия с двумя независимыми переменными, у которых совершенно разный масштаб. Например, значения одного признака находятся в диапазоне от 0 до 100, а второго — от 0 до 1. Чтобы подстроиться под такие признаки, модель подберёт коэффициенты так, что первый будет небольшим, а второй — большим.
Проблема тут возникает на этапе обучения. Дело в том, что скорость оптимизации таких коэффициентов не будет одинаковой: ведь при градиентном спуске мы найдём две частные производные и подберём единый для обеих производных коэффициент скорости обучения. В результате, на каждой итерации мы будем получать различающиеся значения градиента для разных направлений.
Есть несколько способов масштабирования: ▫️Нормализация. В данном случае все значения будут находиться в диапазоне от 0 до 1. ▫️Стандартизация. Масштабирует значения с учётом стандартного отклонения.
Для нормализации, например, можно использовать метод MinMaxScaler из scikit-learn. Для стандартизации в этой же библиотеке есть метод StandardScaler.
#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
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?
What Is Bitcoin?
Bitcoin is a decentralized digital currency that you can buy, sell and exchange directly, without an intermediary like a bank. Bitcoin’s creator, Satoshi Nakamoto, originally described the need for “an electronic payment system based on cryptographic proof instead of trust.” Each and every Bitcoin transaction that’s ever been made exists on a public ledger accessible to everyone, making transactions hard to reverse and difficult to fake. That’s by design: Core to their decentralized nature, Bitcoins aren’t backed by the government or any issuing institution, and there’s nothing to guarantee their value besides the proof baked in the heart of the system. “The reason why it’s worth money is simply because we, as people, decided it has value—same as gold,” says Anton Mozgovoy, co-founder & CEO of digital financial service company Holyheld.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
