👌 Как правильно инициализировать центроиды в k-means, чтобы не застрять в плохом локальном минимуме

Простая случайная инициализация (выбор k случайных точек из данных) может привести к плохому результату, особенно если точки окажутся слишком близко друг к другу или не отражают структуру данных.

🔥 Лучшее решение — использовать алгоритм k-means++

Он работает так:
1. Сначала выбирается одна случайная точка из данных.
2. Далее каждый следующий центр выбирается с вероятностью, пропорциональной квадрату расстояния до ближайшего уже выбранного центра.

Такой подход равномерно распределяет центры и уменьшает риск плохой сходимости. В большинстве случаев он ещё и ускоряет обучение.

💡 В сложных случаях (например, потоковые данные или неустойчивое распределение) можно использовать:
— Инициализацию на основе иерархической кластеризации.
— Несколько прогонов с разными начальными условиями и выбор лучшего результата по ошибке.

Библиотека собеса по Data Science

🔥 IT Breaking Memes — 30 000 ₽ за самую смешную IT-новость

Библиотека программиста запускает конкурс, который взорвет вашу ленту: создайте самую смешную альтернативную версию реальной IT-новости!

👾 Правила просты:
1. Берете настоящую новость из мира технологий.
2. Переписываете ее так, чтобы смеялись все.
3. Получаете деньги и славу.

🏆 Призы:
- 1 место: 30 000 ₽ + статус ведущего нового юмористического IT-канала
- 2 и 3 место: по 5 000 ₽ + вечный почет в IT-сообществе

Пример:
Реальная новость: «Гугл создала модель для общения с дельфинами».

Смешная альтернатива: «Нейросеть от Гугл обрабатывает видеопоток с камеры в свинарнике. ИИ следит, сколько свинья находится возле кормушки, не отталкивают ли ее собратья. Недокормленных докармливают, а переевшие пропускают следующую кормешку».

📅 Сроки: с 29 апреля по 11 мая включительно

Для участия отправьте свою смешную новость в гугл-форму: https://forms.gle/6YShjgfiycfJ53LX8

Ждем ваших новостей!

🔥 Конкурс: 30 000 ₽ за самую смешную IT-новость

Напоминаем о конкурсе «Библиотеки программиста»: напишите самую смешную версию реальной новости про технологии.

👾 Правила просты:
1. Берете настоящую новость из мира технологий.
2. Переписываете ее так, чтобы смеялись все.
3. Получаете деньги и славу.

🎁 Призы:
- 1 место: 30 000 ₽ + статус ведущего нового юмористического IT-канала
- 2 и 3 место: по 5 000 ₽ + вечный почет в IT-сообществе

🏆 Как будем оценивать:
Мы выложим новости всех участников в одном из наших телеграм-каналов. Те новости, которые наберут больше всего охвата, войдут в шорт-лист. Из шорт-листа подписчики и жюри выберут победителя.

📅 Сроки: прием новостей до 11 мая включительно

Для участия отправьте свою смешную новость в гугл-форму: https://forms.gle/6YShjgfiycfJ53LX8

Осталась неделя — ждем ваших новостей!

🤔 Как принять решение: удалять выбросы или оставлять их

Всё зависит от природы выбросов — являются ли они реальными редкими случаями или ошибками в данных.

🔹 Если выброс отражает действительно существующее, но редкое наблюдение (например, необычно высокая цена на товар, которая действительно была на рынке), то удаление такого значения может привести к модели, игнорирующей важные, хоть и редкие, сценарии.

🔹 Если же выброс возник из-за ошибки ввода, дублирования или другого рода артефакта — его можно удалить без особого риска.

✅ Как принять обоснованное решение

Постройте три версии модели:
1. С выбросами.
2. Без выбросов.
3. С обработанными выбросами (например, винзоризацией или логарифмической трансформацией).

Сравните их по кросс-валидации: точности, стабильности, интерпретируемости.
Выберите подход, который даёт наилучший баланс между производительностью и объяснимостью.

📌 Контекст имеет значение

В медицине, например, выброс может указывать на критическое состояние пациента — и его ни в коем случае нельзя игнорировать. А в пользовательских логах выброс может быть признаком бот-активности.

Библиотека собеса по Data Science

❓Как обнаружить и смягчить эффект популярности (popularity bias) в рекомендательной системе

Алгоритмы рекомендаций часто усиливают популярность уже популярных видео — их всё чаще показывают, в то время как новые или нишевые остаются незамеченными. Это создает эффект «богатые становятся богаче».

🔍 Как обнаружить

Посмотрите на логи рекомендаций — если небольшая доля контента получает основную массу показов, это тревожный сигнал. Обычно это «голова» распределения (head), тогда как «хвост» (long tail) игнорируется.

🛠 Методы смягчения

• Нормализация метрик (например, watch-time) с учетом числа показов — чтобы не усиливать положительную обратную связь.

• Поддержка длинного хвоста: в механизме отбора кандидатов добавить специальную логику, продвигающую менее популярные видео.

• Умное переупорядочивание (re-ranking): резервировать часть позиций в выдаче для менее популярных видео.

⚠️ Важно

• Слишком сильное наказание популярных видео может снизить удовлетворенность пользователя.

• Нельзя наказывать все тематики одинаково: специализированный контент может иметь честно низкие метрики, не из-за предвзятости, а из-за ниши.

Библиотека собеса по Data Science