tgoop.com »
United States »
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение » Telegram Web
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
Что вы знаете про критерий Шовене?
Он позволяет найти выбросы в данных. Согласно критерию Шовене, значение p i-ое является выбросом, если выполнено неравенство, указанное на картинке выше.p с чертой — это среднее. А в знаменателе стоит отклонение. n — это объём выборки. Функция erfc является дополнением к функции ошибок (её вид, впрочем, неважен). С возрастанием аргумента, значение функции erfc стремится к нулю. То есть чем меньше значение функции, тем сильнее p i-ое отстоит от среднего значения, а значит является выбросом.
Фактически, использование критерия Шовене представляет собой итерационную процедуру, позволяющую найти все аномалии в данных за несколько шагов.
Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом:
🔵 Базовые модели ML и приложения
#машинное_обучение
Он позволяет найти выбросы в данных. Согласно критерию Шовене, значение p i-ое является выбросом, если выполнено неравенство, указанное на картинке выше.
Фактически, использование критерия Шовене представляет собой итерационную процедуру, позволяющую найти все аномалии в данных за несколько шагов.
Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом:
#машинное_обучение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12👍3
Ваш возраст:
Anonymous Poll
4%
менее 18 лет
25%
18-24 года
39%
25-34 года
19%
35-44 года
9%
45-54 года
2%
55-64 года
2%
65 лет и старше
В какой стране вы живете последние 3 месяца?
Anonymous Poll
68%
Россия
5%
Украина
3%
Беларусь
4%
Казахстан
0%
Польша
1%
Кыргызстан
2%
Узбекистан
1%
США
1%
Грузия
15%
Другое
В каком городе вы живете последние 3 месяца?
Anonymous Poll
30%
Москва
11%
Санкт-Петербург
1%
Екатеринбург
2%
Краснодар
2%
Нижний Новгород
3%
Минск
2%
Киев
0%
Львов
2%
Алматы
46%
Другое
🧑💻 Введение в векторные базы данных
Статья рассказывает о:
▪️отличиях векторных баз данных от традиционных;
▪️использовании Pinecone и OpenAI;
▪️ключевых возможностях векторных баз данных.
👉 Читать обо всём подробнее тут
Статья рассказывает о:
▪️отличиях векторных баз данных от традиционных;
▪️использовании Pinecone и OpenAI;
▪️ключевых возможностях векторных баз данных.
👉 Читать обо всём подробнее тут
👍2❤1
🤖 6 основных алгоритмов машинного обучения: руководство для начинающих
В статье рассказываем о шести основных алгоритмах машинного обучения и их практическом применении в различных отраслях.
Вот алгоритмы, которые мы рассматриваем:
🔹линейная регрессия;
🔹SVM;
🔹дерево решений;
🔹случайный лес;
🔹наивный байес;
🔹логистическая регрессия.
🔗 Читать статью
В статье рассказываем о шести основных алгоритмах машинного обучения и их практическом применении в различных отраслях.
Вот алгоритмы, которые мы рассматриваем:
🔹линейная регрессия;
🔹SVM;
🔹дерево решений;
🔹случайный лес;
🔹наивный байес;
🔹логистическая регрессия.
🔗 Читать статью
❤3🤩3
На каком языке вы пишете больше всего?
Anonymous Poll
76%
Python
2%
Go
3%
Java
1%
JavaScript
1%
TypeScript
2%
C/C++
4%
C#
1%
Swift/Kotlin
1%
PHP
9%
Другое
Какая у вас специализация в IT?
Anonymous Poll
12%
Backend
2%
Frontend
5%
Fullstack
1%
Mobile
3%
Desktop
1%
QA
1%
DevOps/Sysadmin
52%
Data Science
1%
Кибербезопасность
21%
Другое
Какой грейд у вас на работе?
Anonymous Poll
9%
Стажер
19%
Джуниор
26%
Миддл
14%
Сеньор
8%
Тимлид
4%
Архитектор
3%
СТО
17%
Я не айтишник
Какой контент вас больше привлекает в ТГ-каналах?
Anonymous Poll
25%
Полезные советы и лайфхаки
56%
Обучающие материалы
3%
Развлекательный контент
15%
Новости и аналитика
2%
Истории компаний
💬 А это вторая часть опроса. Ждём ваших ответов! 👇
Какой у вас коммерческий опыт работы в IT?
Anonymous Poll
20%
Нет опыта
15%
До 1 года
24%
1–3 года включительно
17%
3–6 лет включительно
24%
Более 6 лет
В какой компании вы работаете?
Anonymous Poll
13%
Стартап
31%
Средний бизнес
48%
Крупная корпорация
8%
Фриланс
Ваш доход в месяц после вычета налогов:
Anonymous Poll
18%
до 500$
7%
от 501$ до 800$
9%
от 801$ до 1100$
21%
от 1101$ до 2000$
17%
от 2001$ до 3000$
11%
от 3001$ до 4000$
5%
от 4001$ до 5000$
4%
от 5001$ до 6000$
7%
от 6001$