tgoop.com/ds_interview_lib/560
Create:
Last Update:
Last Update:
👆Небольшая памятка по основным алгоритмам машинного обучения и их гиперпараметрам👆
▪️Линейная регрессия
Параметр регуляризации (например, альфа для Ridge/Lasso регрессии).
▪️Логистическая регрессия
Параметр C (обратная сила регуляризации), штраф (L1, L2).
▪️Дерево решений
Глубина дерева (Max_depth), минимальное количество образцов для разделения (min_samples_split), минимальное количество образцов на лист (min_samples_leaf), критерий разделения (criterion).
▪️K-Nearest Neighbors (KNN)
Количество соседей (n_neighbors), веса (weights), метрика (metric).
▪️Support Vector Machines (SVM)
Параметр C, ядро (kernel), гамма (gamma), степень (для полиномиального ядра).
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/560