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
5%
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
67%
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
55%
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
21%
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$
8%
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$
Forwarded from Библиотека программиста | программирование, кодинг, разработка
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚒️ Cache-optimized matrix multiplication
Серия коротких видео, демонстрирующих методы повышения эффективности умножения матриц за счет оптимального использования кэш-памяти процессора.
Такие техники важны в высокопроизводительных вычислениях и приложениях, где операции с матрицами являются ключевыми.
👉 Источник
Серия коротких видео, демонстрирующих методы повышения эффективности умножения матриц за счет оптимального использования кэш-памяти процессора.
Такие техники важны в высокопроизводительных вычислениях и приложениях, где операции с матрицами являются ключевыми.
👉 Источник
❤6🤔3👍1🥰1