Градиентный бустинг (AdaBoost)
Градиентный бустинг нужен для задач классификации и регрессии, похож на случайный лес. Это сложная тема, в том числе и из-за сложной интерпретации метода, то есть возможности понятным языком объяснить…
Градиентный бустинг нужен для задач классификации и регрессии, похож на случайный лес. Это сложная тема, в том числе и из-за сложной интерпретации метода, то есть возможности понятным языком объяснить…
Хорошая игра, как и любой хороший продукт, характеризуется грамотным балансом и воспроизводимым успехом. Нет воспроизводимости = магия. Технически, это всем известное CPI < LTV. Но когда мы занимаемся прелиминарной…
Снижение размерности это почти всегда плюс. Модель быстрее учится, меньше переобучения, малозначимые признаки не попадают в модель и не портят качество, сплошная экономия. А если модель очень большая (200+),…
Для начала ответ на главный вопрос: а где мне, дизайнеру, пригодится линейная регрессия? Она популярна для решения прикладных задач, вроде прогнозирования. Это в первую очередь таргетированная реклама, нейрон в…
Когда специалист научился проводить A/B-тесты, он больше не расценивает это лишь как правильный ответ на собеседовании или страшилку для разработчиков. А просто строит scatterplot, violinplot или boxplot с осознанием,…
Принимать решения без данных это как играть в русскую рулетку: повезет – не повезет. Поэтому данные нужно копить с первого дня жизни бизнеса. Данные это сырье для бизнеса, и…
A/B-тесты это основной способ решения споров об интерфейсах в команде. Но часто эти споры решаются неверно, потому что ключевая ошибка при анализе результатов A/B теста это сравнение двух средних,…