Знание классики - база любых собеседований на все грейды в DS!Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают.В этой части разберем:Деревья и ансамбли, метрические модели, кластеризациюкластеризацию Узнать вопросы и ответы на них
Иллюстрация из работы Г.М. Адельсон-Вельского и Е.М. Ландиса 1962 года Деревья поиска — это структуры данных для упорядоченного хранения и простого поиска элементов. Широко применяются двоичные деревья поиска, в которых у каждого узла есть только два потомка. В этой статье рассмотрим два метода организации двоичных деревьев поиска: алгоритм Адельсон-Вельского и Ландиса (АВЛ-деревья) и ослабленные АВЛ-деревья (WAVL-деревья). Читать дальше →
Линейная алгебра в Data Science и Machine Learning является основополагающей. Новички, начинающие свой путь обучения в области Data Science, а также признанные практики должны развить хорошее понимание основных понятий линейной алгебры.Специально к новому старту курса математика и Machine Learning для Data Science делимся переводом статьи Бенджамина Оби Тайо — физика, кандидата наук и преподавателя Data Science — о том, что нужно знать, чтобы лучше понимать Data Science и Machine Learning. Читать далее
Под занавес ушедшего в безвременье 2024-го года внимательный читатель спросил в комментариях, что такое метрические программы (МП). Ему нужна была выдержка из закона. Ведь Роскомнадзор просит бизнес предупреждать посетителей сайтов о том, что их персональные данные (ПД)…