Machine Learning / AI

რა განსხვავებაა XGBoost, LightGBM და CatBoost-ს შორის?

როგორ გავიგოთ ლინეურული რეგრესიის კოეფიციენტები?

შეგიძლიათ ახსნათ, როგორ ითვლება ზუსტად გინის კრიტერიუმი და როგორ ახდენს ის გავლენას გადაწყვეტილების ხის არჩევაზე?

როგორ მუშაობს გადაწყვეტილების ხეები და რა ხდება შეზღუდვების არარსებობისას?

რა არის ლოგისტიკური რეგრესია და როგორ მუშაობს?

გადატვირთვის პრინციპი ხაზოვან მოდელებში და მისი გავლენა გადატვირთვაზე.

რა ხდება როდესაც სწავლის სიჩქარე ძალიან დიდია ან ძალიან პატარა გრადიენტული დაღმასვლის დროს?

განმარტეთ, როგორ მუშაობს გრადიენტული ბუსტინგის მეთოდი გადაწყვეტილების ხეებზე.

როგორ უვლის ხაზოვანი მოდელი თვისებების მრავალკავშირიანობას?

როგორ შევარჩიოთ მახასიათებლები მოდელში? ბუსტინგი და 5000 მახასიათებელი არსებობს.

აღწერეთ თვისებების შერჩევის პროცესი გადაწყვეტილების ხეებით.

რა არის ლინეურქი რეgression და როგორ სწავლება?

რა მეტრიკები არის შესაბამისი არასწორ კლასებით მოდელების შეფასებისთვის?

შეგიძლიათ ახსნათ, როგორ ითვლება ზუსტად TPR და FPR თითოეულ ზღვარზე?

როგორ ითვლება ანტიგრადიენტი ზუსტად და როგორ გამოიყენება შემდეგი ხის მშენებლობაში, შეგიძლიათ დეტალურად ახსნათ?

შეგიძლიათ უფრო დეტალურად ახსნათ, როგორ ითვლება ნიშნების მნიშვნელობის რიცხვითი მნიშვნელობა გადაწყვეტილების ხის კონტექსტში?