Встречается на собеседованиях • сегодня

Какие коэффициенты с помощью ML подбирать

В ML подбирают коэффициенты моделей, которые минимизируют функцию потерь. Например:

  1. Линейная регрессия — веса (θ) для признаков:
python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)  # подбирает θ в y = θ₀ + θ₁x₁ + ... + θₙxₙ
  1. Логистическая регрессия — коэффициенты для сигмоиды:
python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)  # подбирает веса для P(y=1) = 1 / (1 + exp(-θᵀx))
  1. Градиентный бустинг — веса деревьев (CatBoost/XGBoost):
python
from xgboost import XGBClassifier
model = XGBClassifier()
model.fit(X, y)  # оптимизирует веса ансамбля деревьев

Также подбирают:

  • Коэффициенты регуляризации (λ в L1/L2)
  • Learning rate в нейросетях
  • Веса слоёв в нейросетях (через backpropagation)
Sophi
Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
Попробовать бесплатноArrow

Следующий вопрос

Это единственный вопрос по вашему фильтру

как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы