Size: a a a

Machine learning

2020 December 22

SK

Sergey Kozlov in Machine learning
инженер не пройдет собеседование. Ибо собеседует мамкин тиктокер :)
источник

SS

Sergey Salnikov in Machine learning
да просто задолбал наплыв игроков в танчики, которые решили заработать 300к/сек, а скачать нотебук с сайта не могут
источник

ма

малефікарка мене пор... in Machine learning
Sergey Salnikov
может нахрен нужные эти мамкины тиктокеры, которых натаскали на собесы? может лучше инженеры?
вместо инженера даже в условиях "конкуренции" работу получит тот, кто умеет с правильными людьми выпить
так что надо качать тикток пока не поздно и натаскиваться
источник

V

Valery in Machine learning
представляю я предложение выпить на собесе )))
источник

V

Valery in Machine learning
мы щас оффтоп тут развяжем, давайте завязывать
источник

V

Valery in Machine learning
кому заходит формат канала - видит его
источник

V

Valery in Machine learning
кому нет - игнор, все в плюсе
источник

V

Valery in Machine learning
но поворчать стоило)
источник

4

414D in Machine learning
Вы оба неправы. Работу получит трансгендерная чёрная лесбиянка, ибо дайвёрсити-разнообразие.
источник

V

Valery in Machine learning
я хочу задать вопрос самым лютым классик МЛщикам
источник

ма

малефікарка мене пор... in Machine learning
Valery
представляю я предложение выпить на собесе )))
это я так образно назвал количество вакансий доступных только по рефералу
источник

SA

Svetlana Astafyeva in Machine learning
Вот я не вижу поводов для дискуссий сейчас.
Это просто ресурс...годный или нет, каждый сам для себя решает.
Я прошла 2 курса этой специализации, послушала статистику на степике и теор.вер там же. Питон ещё раньше прошла, алгоритмы на Гикбрэйнс и также Git.
У меня какая-то каша в голове.
Мне этот ресурс оказался полезным, тем более, что его Карпов рекомендовал.
Я поделилась.

А тут начался какой-то офтоп.🤦
источник

ПВ

Помощь Вам in Machine learning
Кто в сололерн там в intro to matrix в машин лернинг, это не проходит последний тест кэйс, не подскажете
источник

ПВ

Помощь Вам in Machine learning
tp, fp, fn, tn = [int(x) for x in input().split()]
all= (tp+fp+fn+tn)

pos= tp+fp
tru= tp+fn

try:
   acc = round(((tp+tn)/all), 4)
   prec= round((tp/(tp+fp)), 4)
   rec= round((tp/(tp+fn)), 4)
   f1s= round((2*prec*rec/(prec+rec)), 4)

except:
   if all==0:
       acc = 0
       prec= 0
       rec= 0
       f1s= 0
       
   if pos==0:
       acc = round(((tp+tn)/all), 4)
       prec= 0
       rec= round((tp/(tp+fn)), 4)
       f1s= round((2*prec*rec/(prec+rec)), 4)

   if     tru == 0:
       acc = round(((tp+tn)/all), 4)
       prec= round((tp/(tp+fp)), 4)
       rec= 0
       f1s= round((2*prec*rec/(prec+rec)), 4)
   

print(acc)
print(prec)
print(rec)
print(f1s)
источник

V

Valery in Machine learning
есть учебный сорев, условие - дан граф, даны свойства каждой вершины в виде набора 0 и 1, фичей много (около 3к)
даны ребра между вершинами, 1 - ребро есть, 0 - ребра нет
дан набор пар вершин, где наличие ребер надо предсказать
предполагается использование графовых нейронок, но у меня получилось побить верхний бейзлай классификатором на скалярном произведении фичей пары вершин
источник

V

Valery in Machine learning
у кого-нибудь есть какие-то крайне простые идеи, что можно сделать между вершинами, для которых даны фичи из (0, 1)
источник

V

Vladislav-kun in Machine learning
414D
Вы оба неправы. Работу получит трансгендерная чёрная лесбиянка, ибо дайвёрсити-разнообразие.
Большая часть студентов тут все-таки из СНГ
источник

SK

Sergey Kozlov in Machine learning
Valery
у кого-нибудь есть какие-то крайне простые идеи, что можно сделать между вершинами, для которых даны фичи из (0, 1)
косинус?
источник

V

Valery in Machine learning
хотел следующим делом попробовать, сейчас бахну
источник

V

Valery in Machine learning
Sergey Kozlov
косинус?
а все тож самое получается)
источник