Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 165 in /var/www/tg-me/post.php on line 75
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6327 -
Telegram Group & Telegram Channel
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🙈 Что скрывает дисперсия: разгадка секрета точных ML-моделей

Представьте, что вы строите модель, которая прекрасно работает на тренировочных данных, но стоит подать ей новые примеры... и всё рушится. Знакомо? За этим почти всегда скрывается неправильное обращение с дисперсией.

🧐 Но что, если есть простая формула, способная:

• Мгновенно определить, насколько «разбросаны» ваши данные

• Значительно улучшить точность ваших ML-моделей

• Помочь обнаружить аномалии, которые вы раньше не замечали

В нашем вебинаре мы раскрываем все секреты дисперсии — без сложных терминов и занудных объяснений. Вы узнаете, почему дисперсия — как соль: без нее все пресно, а с переизбытком — несъедобно.

Хотите узнать, как находить идеальный баланс в своих моделях, причем тут Random Forest и много другого о Data Science?

➡️Тогда смотрите бесплатный вебинар от Proglib: https://proglib.io/w/b9e06b9e
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍1😁1



tg-me.com/dsproglib/6327
Create:
Last Update:

🙈 Что скрывает дисперсия: разгадка секрета точных ML-моделей

Представьте, что вы строите модель, которая прекрасно работает на тренировочных данных, но стоит подать ей новые примеры... и всё рушится. Знакомо? За этим почти всегда скрывается неправильное обращение с дисперсией.

🧐 Но что, если есть простая формула, способная:

• Мгновенно определить, насколько «разбросаны» ваши данные

• Значительно улучшить точность ваших ML-моделей

• Помочь обнаружить аномалии, которые вы раньше не замечали

В нашем вебинаре мы раскрываем все секреты дисперсии — без сложных терминов и занудных объяснений. Вы узнаете, почему дисперсия — как соль: без нее все пресно, а с переизбытком — несъедобно.

Хотите узнать, как находить идеальный баланс в своих моделях, причем тут Random Forest и много другого о Data Science?

➡️Тогда смотрите бесплатный вебинар от Proglib: https://proglib.io/w/b9e06b9e

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6327

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Export WhatsApp stickers to Telegram on iPhone

You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.

The seemingly negative pandemic effects and resource/product shortages are encouraging and allowing organizations to innovate and change.The news of cash-rich organizations getting ready for the post-Covid growth economy is a sign of more than capital spending plans. Cash provides a cushion for risk-taking and a tool for growth.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from us


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA