❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_160
🔠 Apache Storm - что это и как он устроен ? (Часть_3)
4. Масштабируемость и отказоустойчивость: Storm обладает встроенными механизмами для обнаружения сбоев и автоматического восстановления. Он может автоматически переназначать задачи (tasks) на другие узлы в случае сбоя, обеспечивая непрерывную работу системы.
5. Расширяемость и гибкость: Storm предоставляет гибкое API и возможность разработки пользовательских компонентов для обработки данных. Он также интегрируется с другими инструментами и системами, такими как Apache Hadoop, Apache Kafka и другими.
#ApacheSpark #bigdataprocessing #distributedcomputing #parallelprocessing #dataanalysis #highperformancecomputing #dataprocessing #API
🔠 Apache Storm - что это и как он устроен ? (Часть_3)
4. Масштабируемость и отказоустойчивость: Storm обладает встроенными механизмами для обнаружения сбоев и автоматического восстановления. Он может автоматически переназначать задачи (tasks) на другие узлы в случае сбоя, обеспечивая непрерывную работу системы.
5. Расширяемость и гибкость: Storm предоставляет гибкое API и возможность разработки пользовательских компонентов для обработки данных. Он также интегрируется с другими инструментами и системами, такими как Apache Hadoop, Apache Kafka и другими.
#ApacheSpark #bigdataprocessing #distributedcomputing #parallelprocessing #dataanalysis #highperformancecomputing #dataprocessing #API
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_161
🔠 Как проверить нормальность набора данных или признака? (Часть_1)
✔️Ответ: W-тест Шапиро-Уилка:
1. Рассчитывается выборочное среднее и ковариационная матрица выборки;
2. Затем вычисляются статистики заказа (например, i-е наименьшее число в выборке) и ожидаемые значения из статистики заказа, выбранные из стандартного нормального распределения;
3. Наконец, вычисляется W-статистика, которая сравнивается с критическим значением, полученным через моделирование Монте-Карло;
4. Если W-статистика значима, то гипотеза о нормальном распределении данных отвергается, то есть данные, не следуют нормальному распределению;
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation
🔠 Как проверить нормальность набора данных или признака? (Часть_1)
✔️Ответ: W-тест Шапиро-Уилка:
1. Рассчитывается выборочное среднее и ковариационная матрица выборки;
2. Затем вычисляются статистики заказа (например, i-е наименьшее число в выборке) и ожидаемые значения из статистики заказа, выбранные из стандартного нормального распределения;
3. Наконец, вычисляется W-статистика, которая сравнивается с критическим значением, полученным через моделирование Монте-Карло;
4. Если W-статистика значима, то гипотеза о нормальном распределении данных отвергается, то есть данные, не следуют нормальному распределению;
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_161
🔠 Как проверить нормальность набора данных или признака? (Часть_2)
✔️Ответ: Тест Мартинеса-Иглевича:
1. Вычисляются квантили выборки;
2. Эти квантили сравниваются с квантилями стандартного нормального распределения;
3. Расстояние между квантилями выборки и стандартного нормального распределения вычисляется для каждого квантиля;
4. Если все расстояния меньше некоторого критического значения, то гипотеза о нормальном распределении данных принимается.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation
🔠 Как проверить нормальность набора данных или признака? (Часть_2)
✔️Ответ: Тест Мартинеса-Иглевича:
1. Вычисляются квантили выборки;
2. Эти квантили сравниваются с квантилями стандартного нормального распределения;
3. Расстояние между квантилями выборки и стандартного нормального распределения вычисляется для каждого квантиля;
4. Если все расстояния меньше некоторого критического значения, то гипотеза о нормальном распределении данных принимается.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation
P.S. Пить вредно!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🎉1
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_161
🔠 Как проверить нормальность набора данных или признака? (Часть_3)
✔️Ответ: Тест Д'Агостино
1. Вычисляются эксцесс и асимметрия выборки и эти значения сравниваются с ожидаемыми значениями для нормального распределения;
2. Расстояние между вычисленными и ожидаемыми значениями вычисляется для каждого из них;
3. Если оба расстояния меньше некоторого критического значения, то гипотеза о нормальном распределении данных принимается.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation
🔠 Как проверить нормальность набора данных или признака? (Часть_3)
✔️Ответ: Тест Д'Агостино
1. Вычисляются эксцесс и асимметрия выборки и эти значения сравниваются с ожидаемыми значениями для нормального распределения;
2. Расстояние между вычисленными и ожидаемыми значениями вычисляется для каждого из них;
3. Если оба расстояния меньше некоторого критического значения, то гипотеза о нормальном распределении данных принимается.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_162
🔠 Что означает термин "Variance Inflation Factor" и как он интерпретируется и есть ли ему аналоги ? (Част ь_1)
✔️Ответ: "Variance Inflation Factor" (VIF) относится к статистическому показателю, используемому для измерения степени мультиколлинеарности в модели линейной регрессии. Мультиколлинеарность происходит, когда две или более независимые переменные в модели сильно коррелируют друг с другом, что может исказить результаты регрессии.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation
🔠 Что означает термин "Variance Inflation Factor" и как он интерпретируется и есть ли ему аналоги ? (Част ь_1)
✔️Ответ: "Variance Inflation Factor" (VIF) относится к статистическому показателю, используемому для измерения степени мультиколлинеарности в модели линейной регрессии. Мультиколлинеарность происходит, когда две или более независимые переменные в модели сильно коррелируют друг с другом, что может исказить результаты регрессии.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation
😎Ребят всем кому интересно, повысить свою квалификацию по облакам. В первую очередь будет интересно DevOps. Экзамен бесплатный 50 вопросов.
👉https://forms.yandex.ru/cloud/654b815543f74f10618809e2?utm_source=share2&utm_content=success
Регистрация на пилотный экзамен — Yandex Forms
👉https://forms.yandex.ru/cloud/654b815543f74f10618809e2?utm_source=share2&utm_content=success
Регистрация на пилотный экзамен — Yandex Forms
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_162
🔠 Что означает термин "Variance Inflation Factor" и как он интерпретируется и есть ли ему аналоги ? (Част ь_2)
✔️Ответ: VIF равен 1, когда вектор предиктора ортогонален каждому столбцу матрицы проектирования для регрессии предиктора на другие ковариаты. В противном случае, если вектор предиктора не ортогонален всем столбцам матрицы проектирования для регрессии предиктора на другие ковариаты, VIF будет больше 1.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation
🔠 Что означает термин "Variance Inflation Factor" и как он интерпретируется и есть ли ему аналоги ? (Част ь_2)
✔️Ответ: VIF равен 1, когда вектор предиктора ортогонален каждому столбцу матрицы проектирования для регрессии предиктора на другие ковариаты. В противном случае, если вектор предиктора не ортогонален всем столбцам матрицы проектирования для регрессии предиктора на другие ковариаты, VIF будет больше 1.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_162
🔠 Что означает термин "Variance Inflation Factor" и как он интерпретируется и есть ли ему аналоги ? (Часть_3)
Интерпретация VIF следующая: если VIF предиктора равен 5.27 (корень из 5.27 = 2.3), это означает, что стандартная ошибка для коэффициента этого предиктора в 2.3 раза больше, чем если этот предиктор имел бы корреляцию 0 с другими предикторами в модели. VIF измеряет количество завышенных дисперсий, вызванных мультиколлинеарностью.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation
🔠 Что означает термин "Variance Inflation Factor" и как он интерпретируется и есть ли ему аналоги ? (Часть_3)
Интерпретация VIF следующая: если VIF предиктора равен 5.27 (корень из 5.27 = 2.3), это означает, что стандартная ошибка для коэффициента этого предиктора в 2.3 раза больше, чем если этот предиктор имел бы корреляцию 0 с другими предикторами в модели. VIF измеряет количество завышенных дисперсий, вызванных мультиколлинеарностью.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation
YaTalks 2023 — Yandex Forms - безопасность языковых моделей, новая конфа в Белграде, присутствие онлайн, всех заинтересованных лиц приглашаем!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_162
🔠 Что означает термин "Variance Inflation Factor" и как он интерпретируется и есть ли ему аналоги ? (Часть_4)
В качестве аналога VIF можно рассмотреть "Tolerance Index" (TI), который также используется для измерения степени мультиколлинеарности в модели. TI также представляет собой отношение дисперсии оценок параметра к дисперсии модели.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation
🔠 Что означает термин "Variance Inflation Factor" и как он интерпретируется и есть ли ему аналоги ? (Часть_4)
В качестве аналога VIF можно рассмотреть "Tolerance Index" (TI), который также используется для измерения степени мультиколлинеарности в модели. TI также представляет собой отношение дисперсии оценок параметра к дисперсии модели.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#DataAnalysis #NormalityTest #SampleMean #CovarianceMatrix #OrderStatistics #StandardNormalDistribution #WStatistic #MonteCarloSimulation
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_163
🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_1)
РСА не всегда спасает от проклятия размерности, однако существует несколько продвинутых алгоритмов для решения данной проблемы:
t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Этот алгоритм позволяет визуализировать данные высокой размерности в двух или трех измерениях, сохраняя при этом их локальную и глобальную структуру. Он основан на вероятностной модели, которая пытается сохранить близость между объектами в исходном пространстве и их представлением в пространстве меньшей размерности.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding
🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_1)
РСА не всегда спасает от проклятия размерности, однако существует несколько продвинутых алгоритмов для решения данной проблемы:
t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Этот алгоритм позволяет визуализировать данные высокой размерности в двух или трех измерениях, сохраняя при этом их локальную и глобальную структуру. Он основан на вероятностной модели, которая пытается сохранить близость между объектами в исходном пространстве и их представлением в пространстве меньшей размерности.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding
https://t.me/DenoseLABChat
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_163
🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_2)
LLE (Locally Linear Embedding): LLE ищет линейные зависимости между соседними точками данных и пытается сохранить эти зависимости при снижении размерности. Алгоритм строит локальные линейные модели для каждой точки данных и затем находит низкоразмерное представление, которое наилучшим образом воспроизводит эти локальные модели.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding
🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_2)
LLE (Locally Linear Embedding): LLE ищет линейные зависимости между соседними точками данных и пытается сохранить эти зависимости при снижении размерности. Алгоритм строит локальные линейные модели для каждой точки данных и затем находит низкоразмерное представление, которое наилучшим образом воспроизводит эти локальные модели.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_163
🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_3)
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection): UMAP является относительно новым алгоритмом снижения размерности, который сочетает в себе методы локальной связности и глобальной структуры данных. Он строит граф связности между точками данных и затем находит низкоразмерное представление, которое сохраняет геометрическую структуру данных.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding
🔠Всегда ли PCA спасает от проблемы "проклятие размерности" и если нет, то что можно использовать вместо него ? (Часть_3)
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection): UMAP является относительно новым алгоритмом снижения размерности, который сочетает в себе методы локальной связности и глобальной структуры данных. Он строит граф связности между точками данных и затем находит низкоразмерное представление, которое сохраняет геометрическую структуру данных.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#tSNE #DimensionalityReduction #DataVisualization #HighDimensionalData #ProbabilisticModel #LocalLinearEmbedding
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_164
🔠Какие есть разновидности Adam optimization и в чем их разница ? (Часть_1)
✔️Ответ: AdamW вводит дополнительное слагаемое в обновление параметров модели для уменьшения влияния больших значений параметров. Это помогает справиться с проблемой увеличения значений параметров во время обучения нейронных сетей, что может приводить к переобучению. Дополнительное слагаемое регуляризует обновление параметров и способствует лучшей обобщающей способности модели;
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#AdamW #ParameterUpdate #Regularization #NeuralNetworks #Overfitting #Nadam #NesterovMomentum #AMSGrad
🔠Какие есть разновидности Adam optimization и в чем их разница ? (Часть_1)
✔️Ответ: AdamW вводит дополнительное слагаемое в обновление параметров модели для уменьшения влияния больших значений параметров. Это помогает справиться с проблемой увеличения значений параметров во время обучения нейронных сетей, что может приводить к переобучению. Дополнительное слагаемое регуляризует обновление параметров и способствует лучшей обобщающей способности модели;
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#AdamW #ParameterUpdate #Regularization #NeuralNetworks #Overfitting #Nadam #NesterovMomentum #AMSGrad
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_164
🔠Какие есть разновидности Adam optimization и в чем их разница ? (Часть_2)
Nadam (Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation) является вариацией алгоритма Adam с коррекцией Nesterov Momentum. Она использует модификацию алгоритма Momentum для вычисления градиентов в моменты времени, отличные от текущего;
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#AdamW #ParameterUpdate #Regularization #NeuralNetworks #Overfitting #Nadam #NesterovMomentum #AMSGrad
🔠Какие есть разновидности Adam optimization и в чем их разница ? (Часть_2)
Nadam (Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation) является вариацией алгоритма Adam с коррекцией Nesterov Momentum. Она использует модификацию алгоритма Momentum для вычисления градиентов в моменты времени, отличные от текущего;
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#AdamW #ParameterUpdate #Regularization #NeuralNetworks #Overfitting #Nadam #NesterovMomentum #AMSGrad
⤷ Ссылка на проект
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - TheR1D/shell_gpt: A command-line productivity tool powered by AI large language models like GPT-4, will help you accomplish…
A command-line productivity tool powered by AI large language models like GPT-4, will help you accomplish your tasks faster and more efficiently. - TheR1D/shell_gpt
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
the Guardian
‘You’ve got to be data-driven’: the fashion forecasters using AI to predict the next trend
Artificial intelligence can help predict style crazes, shape collections and help the environment by cutting waste material
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_164
🔠Какие есть разновидности Adam optimization и в чем их разница ? (Часть_3)
AMSGrad (Adaptive Moment Estimation with Variance Correction) вводит исправление для оценки второго момента градиентов. Оно предотвращает возможное увеличение оценки второго момента в сравнении с алгоритмом RMSprop;
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#AdamW #ParameterUpdate #Regularization #NeuralNetworks #Overfitting #Nadam #NesterovMomentum #AMSGrad
🔠Какие есть разновидности Adam optimization и в чем их разница ? (Часть_3)
AMSGrad (Adaptive Moment Estimation with Variance Correction) вводит исправление для оценки второго момента градиентов. Оно предотвращает возможное увеличение оценки второго момента в сравнении с алгоритмом RMSprop;
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#AdamW #ParameterUpdate #Regularization #NeuralNetworks #Overfitting #Nadam #NesterovMomentum #AMSGrad