Как сделать модель более устойчивой к выбросам?

Здесь можно подойти с двух сторон: преобразовать данные или особым образом построить модель.

Выбросы обычно определяются по отношению к распределению данных. Их можно удалить на этапе предварительной обработки, используя статистические методы. Самый простой подход — считать аномальными значения, которые находятся слишком далеко от среднего выборки. Иногда может помочь преобразование данных (например, логарифмическое преобразование).

Ещё один способ уменьшения влияния выбросов — использование средней абсолютной ошибки вместо среднеквадратичной ошибки. Что касается моделей, то устойчивыми к выбросам можно считать деревья решений.

#машинное_обучение
#статистика

Какие у вас ожидания от работы в айти?

🤔 — Буду получать много и мало работать
😁 — Удаленка представляется мечтой
🙏 — Надеюсь, что не будет бессонных ночей
👍 — С меня хватит айти

#memes

Бесплатный курс по фулстек-разработке — реальность 🔥

Под Новый год Дед Мороз приносит подарки, а наши подписчики — собственные курсы! Сергей Дмитриев, который занимается коммерческой разработкой уже 15 лет, поделился с нами своим обучением по созданию веб-сервиса с нуля. В курс входит 141 урок, 28 часов видео, исходный код и чат поддержки для участников.

Подробнее о курсе читайте на Хабре или в телеграм-канале Сергея

🧮🏭 Индустриальная математика: когда ∫f(x)dx равно миллиардам

Индустриальная математика предлагает эффективные решения для самых сложных проблем реального мира. В нашей статье мы рассмотрим сущность индустриальной математики, ее краткую историю и современные тренды, а также обсудим, кому подходит эта профессия.

🔗 Статья

📊 Построение DWH и разработка дашбордов в Power BI: 5 проблем и их решение

В современном мире данные являются одним из ключевых ресурсов для принятия обоснованных решений и успешной работы компании. Поэтому создание и поддержание эффективного хранилища данных становится важной задачей для многих организаций.

В этой статье Ипатов Александр, backend-разработчик в компании USETECH, рассматривает на конкретном примере проблемы и их решение при построении DWH и дальнейшей разработке дашбордов в Power BI. Вас ждет история о том, как превратить хаос данных в работающую бизнес-аналитику.

👉 Читать статью
👉 Зеркало

🎄 Начни 2025-й с апгрейдом навыков,
которые откроют двери в мир IT!

Ты можешь собрать свой персональный план обучения с помощью нашего новогоднего конструктора. Это шанс не просто начать год с полезных знаний, но и сделать инвестицию в своё будущее, которая окупится многократно.

🔗 Собери свой план и начни путь в IT

Почему это выгодно?

📚 Несколько программ по цене одной — максимальная эффективность: учишься сразу тому, что действительно нужно.

💾 Бессрочный доступ — все материалы всегда под рукой, чтобы учиться в своём темпе.

💸 Знания, которые окупятся — навыки, востребованные в любой точке мира.
Какие навыки ты можешь прокачать?

💡 Математика для Data Science + Алгоритмы и структуры данных
— Подготовка к собеседованиям в FAANG и поступлению в ШАД. Решай сложные задачи, работай с данными и моделями на профессиональном уровне.

💡 Алгоритмы и структуры данных + ML
— Улучшай своё алгоритмическое мышление и изучай базовые методы машинного обучения, чтобы создавать интеллектуальные приложения.

💡 Frontend Basic + Базовые модели ML
— Построй свою первую веб-страницу и погрузись в мир ML: от нейросетей до ML-бустинга.

💡 Архитектуры и шаблоны проектирования + Математика для Data Science
— Развивай аналитическое мышление и учись проектировать устойчивые системы.

💡 Алгоритмы и структуры данных + Frontend Basic
— Получи полный набор навыков: от оптимизации алгоритмов до создания современных веб-приложений.

Не упусти шанс сделать шаг в будущее! Новый год — это время обновлений, и твоя карьера может стать одним из них.

🔗 Составь свой IT-маршрут сейчас или выбери курс по новогодней скидке

✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД

Условие: Подбрасываются 16 симметричных монет (вероятности орла и решки совпадают).
Найдите вероятность того, что:

1. На всех монетах выпадут орлы
2. На 6 монетах выпадут орлы, а на 10 — решки
3. Орлы выпадут хотя бы на двух монетах

Решение: Пусть 1️⃣ — число орлов после n бросков монет с вероятностью выпадения орла равной p. Тогда перед нами схема Бернулли с n=16, p=1/2. Имеем: 2️⃣

#задачи_шад

📚 Обширная база данных о программировании

Awesome — это репозиторий на GitHub — тщательно подобранная коллекция ссылок на книги, инструменты и полезные ресурсы. Вы найдете категории от баз данных до Python и Data Science.

🔗 Ссылка на материал

🧪 Успешное тестирование: TDD и расширенные возможности с Jest. Часть 2

Подробное руководство по внедрению TDD в рабочий процесс и использованию продвинутых возможностей Jest. С примерами кода и пояснениями каждого шага.

👉 Читать статью
👉 Зеркало

Статьи по теме:
🧪 Успешное тестирование: основы и передовые приемы Jest. Часть 1

Есть ли в Python возврат нескольких значений из функции?

В Python можно возвращать из функции сразу несколько значений, что не встречается во многих других популярных языках программирования.

Чтобы вернуть несколько значений, их необходимо разделить запятыми. На основе этого списка Python автоматически создаст кортеж и вернёт его в место, откуда была вызвана функция.