Что такое сложность алгоритма и от чего она зависит?

Сложность алгоритма — это количественная характеристика его эффективности, которая показывает, как зависят затраты ресурсов (времени, памяти) от размера входных данных.

Сложность зависит от:
— Объема операций, которые алгоритм выполняет при обработке данных.
— Количества итераций циклов, рекурсивных вызовов.
— Зависимости числа операций от размера входных данных.
— Операций внутри вложенных циклов и структур.

Чем быстрее растёт сложность функции с ростом входных данных, тем менее эффективен алгоритм.

Как нам решить, когда прекратить обучение нейронной сети?

Просто прекратите обучение, когда validation error станет минимальной.

Как установить скорость обучения?

Не существует простого способа найти оптимальную скорость обучения модели. Обычно небольшие значения, такие как 0,01, это хорошая отправная точка для установки скорости обучения и дальнейшей ее настройки, чтобы модель не сходилась слишком медленно.

Что будет выведено в результате выполнения данного кода?

Ответ:
list1 = [10, 'a']
list2 = [123]
list3 = [10, 'a']

Объяснение:
Многие могут ошибочно предположить, что list1 будет равен [10], а list3 будет равен ['a'], думая, что всякий раз при вызове функции extendList аргумент list будет равен значению по умолчанию [].

Однако, в действительности новый пустой список по умолчанию создается только один раз при определении функции. И затем этот список последовательно используется всякий раз, когда функция вызывается без второго аргумента. Это происходит потому, что значения по умолчанию вычисляются при определении функции, а не при ее вызове.

Таким образом, list1 и list3 имеют дело с одним и тем же списком по умолчанию, в то время как list2 использует пустой список, переданный ему во втором аргументе.

Что такое PyCaret?

PyCaret — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом и низким уровнем кода для Python, которая автоматизирует рабочие процессы машинного обучения. Она является инструментом для машинного обучения и управления моделями от начала до конца, который ускоряет цикл экспериментов в экспоненциальной степени.

В этом примере мы загружаем набор данных juice и используем его для решения задачи классификации. Мы инициализируем настройки с помощью функции setup, затем сравниваем различные модели с помощью функции compare_models и выбираем наилучшую.

Далее мы создаем модель решающего дерева с помощью функции create_model и настраиваем ее с помощью функции tune_model. Мы также можем оценить модель с помощью функции evaluate_model и использовать ее для прогнозирования на новых данных с помощью функции predict_model.

Что такое регуляризация? Зачем нам это нужно?

Регуляризация используется для уменьшения переобучения в моделях машинного обучения. Это помогает моделям хорошо обобщать и делать их устойчивыми к выбросам и шуму в данных.

🧑‍💻 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.

Что такое повышение градиента деревьев?

Повышение градиента — это метод машинного обучения для решения задач регрессии и классификации, который создает модель прогнозирования в виде ансамбля слабых моделей прогнозирования, обычно деревьев решений.

Как очистить словарь?

Чтобы очистить словарь, а именно удалить все элементы, используйте метод clear().

Мы создадим словарь, инициализируем его парой ключ:значение и удалим их все с помощью метода clear().

Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!

Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾

🔥Для всех

Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы

🐘PHP

Библиотека пхпшника
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты

🐍Python

Библиотека питониста
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты

☕Java

Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков

👾Data Science

Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🦫Go

Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go

🧠C++

Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++

💻Другие профильные каналы

Библиотека фронтендера
Библиотека шарписта
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека devops’a
Библиотека тестировщика

💼Каналы с вакансиями

Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Вакансии по DevOps & SRE
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности

📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈

🤖Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT

Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook
🔸Instagram

С помощью какого пакета можно быстро определить язык текста?

В данном посте покажем, как с помощью библиотеки langdetect определить язык текстового фрагмента. Для начала необходимо поставить библиотеку — pip install langdetect.

Заметим, что код импортирован на питон из гугловской библиотеки language-detection, поэтому качество распознавания языка находится на уровне.

По умолчанию поддерживается 55 языков.

Как тренировать деревья решений?

1. Начинаем с корневого узла.
2. Для каждой переменной X находим набор S_1, который минимизирует сумму примесей узла в двух дочерних узлах, и выбераем разделение {X*,S*}, которое дает минимум по всем X и S.
3. Если критерий остановки достигнут, выход. В противном случае применяем шаг 2 по очереди к каждому дочернему узлу.

Что такое сегментация объектов? Знаете ли вы какие-нибудь архитектуры для этого?

Сегментация объектов — это прогнозирование масок. Она не различает объекты. Архитектуры: Маска RCNN, UNet.