Расскажите про линейные модели: где используются и как обучаются?
Такие модели выявляют линейные зависимости в данных. Наиболее известны линейная и логистическая регрессии. Первая применяется для предсказания значения зависимой переменной, для задачи регрессии. Вторая — для задач классификации.
🎓 Обучение линейных моделей можно проводить с помощью градиентного спуска. Для линейной и логистической регрессии процесс обучения имеет схожие шаги, но различается используемой функцией потерь. ▪️Линейная регрессия. Её обучение заключается в нахождении оптимальных коэффициентов, или весов, перед признаками в уравнении прямой. Чтобы найти веса с помощью градиентного спуска, сначала нужно инициализировать вектор весов случайными числами. Затем нужно вычислить градиент функции потерь (обычно MSE — среднеквадратичное отклонение) и обновить веса, вычитая из них произведение градиента с learning rate. Шаги повторяют, например, до тех пор, как функция потерь не стабилизируется. ▪️Логистическая регрессия. Главное отличие от линейной регрессии заключается в функции потерь — здесь используется log-loss (логарифмическая функция потерь). Процедура обновления весов остается схожей.
Расскажите про линейные модели: где используются и как обучаются?
Такие модели выявляют линейные зависимости в данных. Наиболее известны линейная и логистическая регрессии. Первая применяется для предсказания значения зависимой переменной, для задачи регрессии. Вторая — для задач классификации.
🎓 Обучение линейных моделей можно проводить с помощью градиентного спуска. Для линейной и логистической регрессии процесс обучения имеет схожие шаги, но различается используемой функцией потерь. ▪️Линейная регрессия. Её обучение заключается в нахождении оптимальных коэффициентов, или весов, перед признаками в уравнении прямой. Чтобы найти веса с помощью градиентного спуска, сначала нужно инициализировать вектор весов случайными числами. Затем нужно вычислить градиент функции потерь (обычно MSE — среднеквадратичное отклонение) и обновить веса, вычитая из них произведение градиента с learning rate. Шаги повторяют, например, до тех пор, как функция потерь не стабилизируется. ▪️Логистическая регрессия. Главное отличие от линейной регрессии заключается в функции потерь — здесь используется log-loss (логарифмическая функция потерь). Процедура обновления весов остается схожей.
#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
The cloud-based messaging platform is also adding Anonymous Group Admins feature. As per Telegram, this feature is being introduced for safer protests. As per the Telegram blog post, users can “Toggle Remain Anonymous in Admin rights to enable Batman mode. The anonymized admin will be hidden in the list of group members, and their messages in the chat will be signed with the group name, similar to channel posts.”
How Does Bitcoin Work?
Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from vn
