да, это я идиот

пытался два часа понять, что фигня происходит, написал полноценный модель с кучей объектов, а юпитер его не ест

спасибо

Здравствуйте
Подскажите, пожалуйста, C2W4 реализация градиентного бустинга. Уже второй день сижу, не вдупляю, что требуется сделать в первом задании (скрин прикрепил).  Нужно написать функцию, которая принимает X, y, a_(n-1) . В этой функции посчитать вектор сдвигов s. Далее здесь же обучить новый алгоритм и вернуть его функцией? Главное, что я не понимаю, это как мы находим этот алгоритм

Советую пересмотреть видосы по теме, там кажется девушка демонстровала то, как вс е работает

Всем привет!
по градиентному бустингу тоже вопрос
вот в лекции говорится, что нам для каждого нового алгоритма b(x) нужно находить градиентным спуском значения, которые он должен прогнозировать,
вопрос зачем?
мы знаем значение целевой переменной Yi, мы знаем сумму прогнозов всех предыдущих алгоритмов. Очевидно, что таргет для нового алгоритма - это разность между целевым таргетом Yi и суммой предыдущих прогнозов

ну то есть значение целевой переменной для одного объекта, скажем = 10 (задача регрессии)
первый алгоритм дал прогноз 6, значит таргет для второго 10-6 = 4
второй дал 3, значит таргет для третьего 10 - 6 - 3 = 1 и.т.д.
зачем градиентный спуск тут? в чем не прав? :)

Мы не находим градиентным спуском именно значения. Мы спускаемся по функционалу ошибки, которая рассчитывается на основе реальных и предсказанных значений.

а что мы градиентным спуском находим тогда?

Параметры, соответствующие минимуму (желательно, глобальному) оптимизируемой функции ошибки.

Ну, а, строго говоря, мы находим экстремум оптимизируемой функции.

В градиентном бустинге на каждой новой итерации предсказываются значения антиградиента, оптимизируемой нами функции. В случае использования квадратичного лосса в задаче регрессии производная у нас как раз и будет равняться привычному нами остатку (домноженному на -2 только). В случае же, например, решения задачи бинарной классификации мы уже будем приближать антиградиент логлосса на каждой итерации.

Потому собственно бустинг и градиентный

Привет ребята, проверьте пожалуйста работу, буду благодарен за подмеченные недостатки или что угодно) C2W2 https://www.coursera.org/learn/supervised-learning/peer/kfDUX/linieinaia-rieghriessiia-pierieobuchieniie-i-rieghuliarizatsiia/review/fXOoGr3FEeqbJRIvuXA62Q

Проверьте, пожалуйста https://www.coursera.org/learn/mathematics-and-python/peer/4vN1n/tsientral-naia-priediel-naia-tieoriema-svoimi-rukami/review/T5wmfr1TEeq4egqBoRHGgQ С1W4

Тоже оч прошу, раз такое дело, уже 4 курс заканчиваю, а за второй сертификата нет до сих пор) https://www.coursera.org/learn/supervised-learning/peer/kfDUX/linieinaia-rieghriessiia-pierieobuchieniie-i-rieghuliarizatsiia/review/kflcq70WEeqzNQo79GymAw

Вот уже и по 2 фидбека каждому)))

А нет, по одному

Спасибо, добрый человек) На днях проверил несколько десятков, чтобы пул ожидающих сократить, но на пользу мне это не пошло :D

Мне показалось, что курсера себя странно ведет в последнее время на таких проверках. Она подкидывает работы мартовские и февральские почему-то

Всем доброго времени, а у вас не было проблем с оплатой?
У меня на карте не хватало денег на оплату курса. Затем добавил денег на карту для интернет оплат. И после этого coursera дополнительно не снимала деньги, а теперь не пропал доступ к курсу.
Соответственно вопрос, были ли у кого-то так? И ждать ли повторной оплаты или писать в поддержку?

потом повторно попробует списать