Size: a a a

Machine learning

2021 January 12

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning
На пальцах не всегда корректно
источник

A

Alexey in Machine learning
меня заинтересовало,что "большие"- это странно звучит для математики
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
Sergey Salnikov
коллинеарность приводит к неустойчивым решениям, что может вылиться к большим коэфам
может - не значит признак. коллинеарность определяют обычно считай корреляции и коэффициенты вздутия
источник

A

Alexey in Machine learning
10? 100? 100000?
источник

A

Alexey in Machine learning
Dmitry Penzar
может - не значит признак. коллинеарность определяют обычно считай корреляции и коэффициенты вздутия
да, тут демешев все отлично объяснил и понятно
источник

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning
Alexey
меня заинтересовало,что "большие"- это странно звучит для математики
На пальцах это не совсем математика, вам сначала нужно интуицию тут получить)
источник

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning
Строгости в этих объяснениях нет
источник

SS

Sergey Salnikov in Machine learning
ну да, может привести к большим коэфам, а может не привести, но главная проблема коллинеарности именно в неусточивости
источник

A

Alexey in Machine learning
ок, я думал может там банальное что-то, что я упустил
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
Артём Глазунов
Это чтобы на пальцах объяснить, почему штраф вводим на них просто.
там те же самые на пальцах. Добавили лосс, чтобы матрица лучше обращалась. Такое себе
источник

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning
Dmitry Penzar
там те же самые на пальцах. Добавили лосс, чтобы матрица лучше обращалась. Такое себе
Ну хоть поближе все же..
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
да нет
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
матсимволы просто
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
я не вижу, чтобы оно давало какую-то доп интуицию по тому, как регрессию применять
источник

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning
Ведь не строгая коллинеарность и не даёт вырожденности, а он про строгую там, это да. .
источник

DP

Dmitry Penzar in Machine learning
Dmitry Penzar
я не вижу, чтобы оно давало какую-то доп интуицию по тому, как регрессию применять
потому это прикольно с точки зрения кругозора и уумения посмотреть на проблему с 20 сторон, но)
источник

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning
Dmitry Penzar
я не вижу, чтобы оно давало какую-то доп интуицию по тому, как регрессию применять
Ну там у него в комплексе даётся, не только этой лекцией, интуиция постепенно нарабатывается. На ютубе немного поподробней, чем на курсере просто.
источник

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning
Но и на курсере норм, в принципе, если пройти все и потом повторить
источник

АГ

Артём Глазунов... in Machine learning
Ну, моё мнение то есть, может быть субъективным
источник

A

Alexey in Machine learning
Кстати, Демешев очень интересно и задания отличные. Я до середины дошел,там R несложный (меня это раньше останавливало)
источник