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/240 -
Как использовать SVM для поиска аномалий (выбросов)?
Для такой задачи можно применять метод опорных векторов с одним классом, или One-Class SVM. Напомним, что основная идея алгоритма SVM — разделить классы гиперплоскостью так, чтобы максимизировать зазор между ними. В случае с One-Class цель состоит в том, чтобы найти гиперплоскость, которая лучше всего описывает один класс тренировочных данных. Такой алгоритм не пытается разделить два или более класса, а скорее стремится ограничить область, где присутствует большинство данных одного класса.
После использования One-Class SVM мы получаем границу, по одну сторону которой максимально плотно лежат наблюдения из тренировочной выборки, а по другую — аномальные значения. Вот основные шаги: 🔹Обучить модель One-Class SVM на данных без аномалий. 🔹Использовать обученную модель для предсказания, является ли новая точка данных аномальной. Алгоритм вернёт -1 для аномальных точек и 1 для нормальных.
Как использовать SVM для поиска аномалий (выбросов)?
Для такой задачи можно применять метод опорных векторов с одним классом, или One-Class SVM. Напомним, что основная идея алгоритма SVM — разделить классы гиперплоскостью так, чтобы максимизировать зазор между ними. В случае с One-Class цель состоит в том, чтобы найти гиперплоскость, которая лучше всего описывает один класс тренировочных данных. Такой алгоритм не пытается разделить два или более класса, а скорее стремится ограничить область, где присутствует большинство данных одного класса.
После использования One-Class SVM мы получаем границу, по одну сторону которой максимально плотно лежат наблюдения из тренировочной выборки, а по другую — аномальные значения. Вот основные шаги: 🔹Обучить модель One-Class SVM на данных без аномалий. 🔹Использовать обученную модель для предсказания, является ли новая точка данных аномальной. Алгоритм вернёт -1 для аномальных точек и 1 для нормальных.
#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
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.
Pinterest (PINS) Stock Sinks As Market Gains
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
