🧑💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи
Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.
Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.
Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.
👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.
Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.
Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.
Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.
👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.
Что лежит в переменной result с картинки выше?
Anonymous Quiz
26%
[5 7 9]
12%
[9 12]
39%
[6 15]
22%
[3 7 11]
Что происходит с логистической регрессией при мультиколлинеарности в переменных?
Anonymous Quiz
10%
Это не влияет на предсказания, но влияет на интерпретацию важности признаков
34%
Это увеличивает дисперсию оценок коэффициентов
13%
Модель автоматически выбирает только один предиктор из скоррелированных
43%
Верны первые два ответа
❗️Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉 авторов в наше медиа proglib.io
👉 контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
Подробности тут.
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов👾
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
Подробности тут.
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что выведет код с картинки выше?
Anonymous Quiz
23%
Ошибка
36%
[[35 44] [44 56]]
33%
[[5 11 17] [11 25 39] [17 39 61]]
8%
[[35, 44], [44, 56], [53, 68]]
На графике выше показано, как оценки отелей зависят от типа путешественника. Выберите ответ, который лучше всего описывает график
Anonymous Quiz
1%
Выбросов нет
12%
Типы Business и Families имеют наибольшее распределение оценок, поэтому у них есть выбросы
84%
У трёх типов из пяти есть выбросы
3%
Выброс есть только у типа Solo
Что такое расстояние Махаланобиса?
Это мера расстояния между векторами случайных величин. В отличие от Евклидова расстояния, которое просто измеряет прямое расстояние между двумя точками в пространстве, метрика Махаланобиса учитывает взаимосвязь между признаками.
Расстояние Махаланобиса нормализует данные относительно ковариационной матрицы, что позволяет учитывать различную дисперсию признаков. Математически расстояние Махаланобиса можно определить как меру несходства между двумя случайными векторами 𝑥 и 𝑦 из одного распределения вероятностей с матрицей ковариации 𝑆. Если матрица ковариации является единичной матрицей, то расстояние Махаланобиса становится равным расстоянию Евклида.
Эта метрика используется, например, для нахождения выбросов. Точка, имеющая наибольшее расстояние Махаланобиса до остального множества заданных точек, считается имеющей наибольшую значимость, так как она имеет наибольшее влияние на кривизну и на коэффициенты уравнения регрессии.
#разбор_задач
Это мера расстояния между векторами случайных величин. В отличие от Евклидова расстояния, которое просто измеряет прямое расстояние между двумя точками в пространстве, метрика Махаланобиса учитывает взаимосвязь между признаками.
Расстояние Махаланобиса нормализует данные относительно ковариационной матрицы, что позволяет учитывать различную дисперсию признаков. Математически расстояние Махаланобиса можно определить как меру несходства между двумя случайными векторами 𝑥 и 𝑦 из одного распределения вероятностей с матрицей ковариации 𝑆. Если матрица ковариации является единичной матрицей, то расстояние Махаланобиса становится равным расстоянию Евклида.
Эта метрика используется, например, для нахождения выбросов. Точка, имеющая наибольшее расстояние Махаланобиса до остального множества заданных точек, считается имеющей наибольшую значимость, так как она имеет наибольшее влияние на кривизну и на коэффициенты уравнения регрессии.
#разбор_задач
🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.
В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги
👉Подписаться👈
В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги
👉Подписаться👈
Какой метод заполнения пропущенных значений вы бы выбрали для модели логистической регрессии?
Anonymous Poll
25%
простое удаление всех записей с пропущенными значениями
55%
заполнение средним
15%
множественная импутация
5%
попарное удаление