Как можно приспособить SVM под данные, которые не являются линейно разделимыми?

Основая идея SVM, или метода опорных векторов, заключается в построении гиперплоскости, разделяющей объекты выборки оптимальным способом. Алгоритм работает в предположении, что чем больше расстояние между разделяющей гиперплоскостью и объектами разделяемых классов, тем меньше будет средняя ошибка классификатора.

Однако на практике многие данные не являются линейно разделимыми. Чтобы приспособить SVM под такие данные, можно использовать, например, ядерный трюк.

В это случае скалярное произведение трансформированных векторов n-й степени заменяется на их произведение в степени n. Такой подход позволяет получить такие же результаты, как и в случае с добавлением большого количества полиномиальных признаков без их фактического добавления.

#машинное_обучение

Что вы знаете об эмпирическом правиле в нормальном распределении?

Эмпирическое правило, также известное как правило 68-95-99.7, описывает, как данные распределяются в нормальном распределении. Согласно этому правилу:

▪️Около 68% данных находятся в пределах одного стандартного отклонения от среднего.
▪️Около 95% данных находятся в пределах двух стандартных отклонений от среднего.
▪️Около 99.7% данных находятся в пределах трёх стандартных отклонений от среднего.

#статистика

В каких случаях лучше не использовать momentum в оптимизации?

Добавление momentum к градиентному спуску позволяет повысить его устойчивость и избегать маленьких локальных минимумов/максимумов. Однако есть случаи, когда его использование может быть нецелесообразным.

В частности, когда модель склонна к переобучению, использование momentum может ускорить этот процесс. Кроме того, на участках, где функция ошибки имеет плато (то есть изменения градиента минимальны или отсутствуют), momentum может затруднить выход из этих областей.

В каждом из этих случаев стоит рассмотреть альтернативные методы оптимизации или тщательнее настраивать гиперпараметры модели для достижения оптимального результата.

#глубокое_обучение

Что означает «насыщение нейрона»?

В контексте нейронных сетей, насыщением называют ситуацию, когда выход функции активации или нейрона становится очень близок к предельным значениям, которые эта функция может принимать. Это часто происходит с активационными функциями типа сигмоиды или гиперболического тангенса. В таких случаях градиенты становятся очень малыми, что приводит к замедлению или остановке обучения сети. Этот эффект особенно выражен в глубоких сетях, где насыщение может распространяться на несколько слоев, делая обучение неэффективным.

Насыщение нейронов можно смягчить с помощью различных техник, таких как использование других функций активации (например, ReLU), регуляризация и различные стратегии инициализации весов.

#глубокое_обучение

?? 25 лучших практик разработки на Python

Материал охватывает ключевые аспекты создания качественного, эффективного и масштабируемого кода. Рассматриваются современные инструменты, методы организации проекта и техники программирования.

Это перевод оригинальной статьи Modern Good Practices for Python Development

? Читать статью

Что такое z-оценка?

Z-оценка (z-score) — это мера в статистике, которая показывает, насколько значение отклоняется от среднего значения распределения.

Она рассчитывается по формуле, указанной на картинке, где:
x — значение, для которого рассчитывается z-оценка,
μ — среднее значение выборки или популяции,
σ — стандартное отклонение выборки или популяции.

Z-score применяется для следующего:

▪️Стандартизация данных, приведение к единому масштабу.
▪️Анализ аномалий.
▪️A/B-тестирование.

#статистика

*?‍? 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.*

Вы заметили, что ваша модель недообучена. Что бы вы предприняли?

Можно рассмотреть несколько методов.

▪️Увеличить сложность модели.
Если речь идёт о нейросети, то можно попробовать увеличить количество слоёв или нейронов на слой. Если, например, вы используете полиномиальную регрессию, то можно взять более высокую степень полинома.

▪️Добавить больше релевантных признаков.

▪️Снизить влияние регуляризации.

▪️Увеличить продолжительность обучения.

▪️Взять больше данных (если можно).

#машинное_обучение