Dev Easy Notes

Я сейчас делаю свои первые, неуверенные шаги в изучении Data Science и уже наткнулся на крайне занимательную статью. Для матерых DE и DS, которые есть у меня в канале, она, разумеется, может показаться банальной, но для таких же новичков, как и я – весьма интересной.

Статья про обнаружение выбросов в данных с помощью метода опорных векторов. Как и положено в сфере машинного обучения, алгоритмы представляют не так много интереса, как сами данные. А данные – уф, моё почтение.

В качестве набора данных для анализа в статье использовался файл с информацией о 604 девушках месяца журнала Playboy. Согласитесь, искать выбросы в таких данных куда интереснее, чем в результатах билда gradle (хотя и тут все связано с сексом).

К сожалению, сам файл утерян в анналах истории, но идея — занятная. Сейчас такие статьи уже не пишут, ведь тебя отменят за долю секунды.

P.S В статье есть фотографии моделей тех лет и на совеременный лад они прям очень кринжовые)

😁2112❤4

www.tgoop.com/dev_easy_notes/501

2.88K viewsJul 29 at 08:09

Я сейчас делаю свои первые, неуверенные шаги в изучении Data Science и уже наткнулся на крайне занимательную статью. Для матерых DE и DS, которые есть у меня в канале, она, разумеется, может показаться банальной, но для таких же новичков, как и я – весьма интересной.

Статья про обнаружение выбросов в данных с помощью метода опорных векторов. Как и положено в сфере машинного обучения, алгоритмы представляют не так много интереса, как сами данные. А данные – уф, моё почтение.

В качестве набора данных для анализа в статье использовался файл с информацией о 604 девушках месяца журнала Playboy. Согласитесь, искать выбросы в таких данных куда интереснее, чем в результатах билда gradle (хотя и тут все связано с сексом).

К сожалению, сам файл утерян в анналах истории, но идея — занятная. Сейчас такие статьи уже не пишут, ведь тебя отменят за долю секунды.

P.S В статье есть фотографии моделей тех лет и на совеременный лад они прям очень кринжовые)

BY Dev Easy Notes