💯Рады сообщить, что сегодня запускаем вторую часть нашего квиза с вопросами на понимание ключевых концепций Data Science и Machine Learning! 👆Первую часть квиза вы можете найти тут
☑️Основные правила остаются теми же, а мы приступаем к вопросам!
1. Можно ли использовать accuracy, recall или precision как функцию потерь? И если да/нет, то почему? 2. Каким способом можно любое распределение превратить в нормальное? 3. После обучения Random Forest и Gradient Boosting только на положительных величинах, на тестовом примере модель выдала отрицательный прогноз. Возможно ли это? Если да, то с какой моделью и почему? 4. Существуют ли ситуации, когда cross-validation не будет работать? 5. Возможно ли, что при уменьшении CrossEntropy (функция потерь) accuracy (метрика качества) тоже уменьшится? Приведите пример, если это возможно.
❗️Напоминаем, что у вас есть возможность написать свои ответы в течении ближайших 24 часов под постом в комментариях
🤗А мы ждём ваши решения! Ставьте обязательно ❤️ и 🔥 за интересные вопросы
💯Рады сообщить, что сегодня запускаем вторую часть нашего квиза с вопросами на понимание ключевых концепций Data Science и Machine Learning! 👆Первую часть квиза вы можете найти тут
☑️Основные правила остаются теми же, а мы приступаем к вопросам!
1. Можно ли использовать accuracy, recall или precision как функцию потерь? И если да/нет, то почему? 2. Каким способом можно любое распределение превратить в нормальное? 3. После обучения Random Forest и Gradient Boosting только на положительных величинах, на тестовом примере модель выдала отрицательный прогноз. Возможно ли это? Если да, то с какой моделью и почему? 4. Существуют ли ситуации, когда cross-validation не будет работать? 5. Возможно ли, что при уменьшении CrossEntropy (функция потерь) accuracy (метрика качества) тоже уменьшится? Приведите пример, если это возможно.
❗️Напоминаем, что у вас есть возможность написать свои ответы в течении ближайших 24 часов под постом в комментариях
🤗А мы ждём ваши решения! Ставьте обязательно ❤️ и 🔥 за интересные вопросы
BY Start Career in DS
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
The next bit isn’t clear, but Durov reportedly claimed that his resignation, dated March 21st, was an April Fools’ prank. TechCrunch implies that it was a matter of principle, but it’s hard to be clear on the wheres, whos and whys. Similarly, on April 17th, the Moscow Times quoted Durov as saying that he quit the company after being pressured to reveal account details about Ukrainians protesting the then-president Viktor Yanukovych. As such, the SC would like to remind investors to always exercise caution when evaluating investment opportunities, especially those promising unrealistically high returns with little or no risk. Investors should also never deposit money into someone’s personal bank account if instructed. Ukrainian forces successfully attacked Russian vehicles in the capital city of Kyiv thanks to a public tip made through the encrypted messaging app Telegram, Ukraine's top law-enforcement agency said on Tuesday. The last couple days have exemplified that uncertainty. On Thursday, news emerged that talks in Turkey between the Russia and Ukraine yielded no positive result. But on Friday, Reuters reported that Russian President Vladimir Putin said there had been some “positive shifts” in talks between the two sides. On Telegram’s website, it says that Pavel Durov “supports Telegram financially and ideologically while Nikolai (Duvov)’s input is technological.” Currently, the Telegram team is based in Dubai, having moved around from Berlin, London and Singapore after departing Russia. Meanwhile, the company which owns Telegram is registered in the British Virgin Islands.
from ye
