Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/131 -
🔮Что такое проклятие размерности и как с ним справиться?
Проблема в том, что в высокоразмерных пространствах данные становятся очень разреженными. Вот пример:
🟣 Допустим, мы используем метод ближайших соседей для задачи классификации. Чтобы алгоритм хорошо работал, объекты должны быть расположены достаточно плотно в пространстве признаков. Так, в единичном интервале [0,1] ста равномерно разбросанных точек будет достаточно, чтобы покрыть этот интервал с частотой не менее 0.01. Однако если мы возьмём 10-мерный куб, то для той же степени покрытия потребуется уже 10^{20} точек.
Если данные будут сильно разбросаны в многомерном пространстве, то вероятность переобучения увеличивается. В общем, большое количество признаков требует всё более объёмных наборов данных.
Что можно с этим сделать: ✔️провести отбор признаков; ✔️снизить размерность данных с помощью метода главных компонент (PCA).
🔮Что такое проклятие размерности и как с ним справиться?
Проблема в том, что в высокоразмерных пространствах данные становятся очень разреженными. Вот пример:
🟣 Допустим, мы используем метод ближайших соседей для задачи классификации. Чтобы алгоритм хорошо работал, объекты должны быть расположены достаточно плотно в пространстве признаков. Так, в единичном интервале [0,1] ста равномерно разбросанных точек будет достаточно, чтобы покрыть этот интервал с частотой не менее 0.01. Однако если мы возьмём 10-мерный куб, то для той же степени покрытия потребуется уже 10^{20} точек.
Если данные будут сильно разбросаны в многомерном пространстве, то вероятность переобучения увеличивается. В общем, большое количество признаков требует всё более объёмных наборов данных.
Что можно с этим сделать: ✔️провести отбор признаков; ✔️снизить размерность данных с помощью метода главных компонент (PCA).
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Launched in 2013, Telegram allows users to broadcast messages to a following via “channels”, or create public and private groups that are simple for others to access. Users can also send and receive large data files, including text and zip files, directly via the app.The platform said it has more than 500m active users, and topped 1bn downloads in August, according to data from SensorTower.
Spiking bond yields driving sharp losses in tech stocks
A spike in interest rates since the start of the year has accelerated a rotation out of high-growth technology stocks and into value stocks poised to benefit from a reopening of the economy. The Nasdaq has fallen more than 10% over the past month as the Dow has soared to record highs, with a spike in the 10-year US Treasury yield acting as the main catalyst. It recently surged to a cycle high of more than 1.60% after starting the year below 1%. But according to Jim Paulsen, the Leuthold Group's chief investment strategist, rising interest rates do not represent a long-term threat to the stock market. Paulsen expects the 10-year yield to cross 2% by the end of the year.
A spike in interest rates and its impact on the stock market depends on the economic backdrop, according to Paulsen. Rising interest rates amid a strengthening economy "may prove no challenge at all for stocks," Paulsen said.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
