Обновить
0
@AlexanderForExampleread⁠-⁠only

Пользователь

Отправить сообщение

Космический консенсус в расширяющейся Вселенной

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение9 мин
Количество просмотров6K

Коллектив физиков-теоретиков из Московского физико-технического института (МФТИ), Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» – Института теоретической и экспериментальной физики им. А.И. Алиханова (ИТЭФ) и Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской академии наук (ИППИ РАН) поставил точку в давнем споре о том, как правильно «считать» частицы, рождающиеся из вакуума в расширяющихся просторах космоса.

Читать далее

Подборка бесплатных курсов для тех, кто делает первые шаги в Data Science

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Количество просмотров83K

Курсы упорядочены по степени необходимости, начиная с базовых знаний, без которых будет тяжело даваться дальнейшее изучение (линейная алгебра, статистика, базовое знание python и т.д.), переходя к более сложным. Старался избавиться от избыточности, оставляя только самые ценные, на мой взгляд, курсы. Эти бесплатные курсы легко заменят вам платные.

Читать далее

Быстрый градиентный бустинг с CatBoost

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров91K
Привет, хабровчане! Подготовили перевод статьи для будущих учеников базового курса Machine Learning.





В градиентном бустинге прогнозы делаются на основе ансамбля слабых обучающих алгоритмов. В отличие от случайного леса, который создает дерево решений для каждой выборки, в градиентном бустинге деревья создаются последовательно. Предыдущие деревья в модели не изменяются. Результаты предыдущего дерева используются для улучшения последующего. В этой статье мы подробнее познакомимся с библиотекой градиентного бустинга под названием CatBoost.


Источник
Читать дальше →

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность