Нужно уточнение: пришлите текст «шестой задачи» (полный условие, данные/формат, что требуется получить). Пока нет — общий краткий план решения задачи по машинному обучению и ключевые формулы. Краткий план: - Понять тип задачи: классификация / регрессия / кластеризация / ранжирование и т.д. - Определить данные: признаки XXX, целевая переменная yyy, размер выборки nnn. - Выбрать метрику качества (для регрессии: RMSE, MAE; для классификации: accuracy, AUC, F1). - Сформулировать модель/базовую линию (baseline). - Подготовка данных: чистка, кодирование категорий, скейлинг, отбор признаков. - Обучение и валидация: кросс-валидация, разделение на train/val/test. - Настройка гиперпараметров (grid/random search, Bayesian). - Диагностика: смещение/дисперсия, важность признаков, ошибки на разных классах. - Регуляризация и конечная проверка на тесте. Полезные формулы: - MSE (среднеквадратичная ошибка): MSE=1n∑i=1n(yi−y^i)2\displaystyle \text{MSE}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (y_i-\hat y_i)^2MSE=n1i=1∑n(yi−y^i)2. - MAE: MAE=1n∑i=1n∣yi−y^i∣\displaystyle \text{MAE}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n |y_i-\hat y_i|MAE=n1i=1∑n∣yi−y^i∣. - Логистическая функция и лог-лосс (для бинарной классификации): σ(z)=11+e−z,ℓ(y,p^)=−ylogp^−(1−y)log(1−p^)\displaystyle \sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}},\qquad \ell(y,\hat p)=-y\log\hat p-(1-y)\log(1-\hat p)σ(z)=1+e−z1,ℓ(y,p^)=−ylogp^−(1−y)log(1−p^). - Обновление градиентного спуска: θ←θ−η∇θL(θ)\displaystyle \theta\leftarrow\theta-\eta\nabla_\theta L(\theta)θ←θ−η∇θL(θ). - L2-регуляризация (ридж): Lreg=L+λ∥θ∥22\displaystyle L_{\text{reg}}=L+\lambda\|\theta\|_2^2Lreg=L+λ∥θ∥22. Если пришлёте конкретное условие задачи №6 (текст и данные/пример входа-выхода), дам пошаговое решение и код/формулы, нужные именно для неё.
Краткий план:
- Понять тип задачи: классификация / регрессия / кластеризация / ранжирование и т.д.
- Определить данные: признаки XXX, целевая переменная yyy, размер выборки nnn.
- Выбрать метрику качества (для регрессии: RMSE, MAE; для классификации: accuracy, AUC, F1).
- Сформулировать модель/базовую линию (baseline).
- Подготовка данных: чистка, кодирование категорий, скейлинг, отбор признаков.
- Обучение и валидация: кросс-валидация, разделение на train/val/test.
- Настройка гиперпараметров (grid/random search, Bayesian).
- Диагностика: смещение/дисперсия, важность признаков, ошибки на разных классах.
- Регуляризация и конечная проверка на тесте.
Полезные формулы:
- MSE (среднеквадратичная ошибка): MSE=1n∑i=1n(yi−y^i)2\displaystyle \text{MSE}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (y_i-\hat y_i)^2MSE=n1 i=1∑n (yi −y^ i )2.
- MAE: MAE=1n∑i=1n∣yi−y^i∣\displaystyle \text{MAE}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n |y_i-\hat y_i|MAE=n1 i=1∑n ∣yi −y^ i ∣.
- Логистическая функция и лог-лосс (для бинарной классификации): σ(z)=11+e−z,ℓ(y,p^)=−ylogp^−(1−y)log(1−p^)\displaystyle \sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}},\qquad \ell(y,\hat p)=-y\log\hat p-(1-y)\log(1-\hat p)σ(z)=1+e−z1 ,ℓ(y,p^ )=−ylogp^ −(1−y)log(1−p^ ).
- Обновление градиентного спуска: θ←θ−η∇θL(θ)\displaystyle \theta\leftarrow\theta-\eta\nabla_\theta L(\theta)θ←θ−η∇θ L(θ).
- L2-регуляризация (ридж): Lreg=L+λ∥θ∥22\displaystyle L_{\text{reg}}=L+\lambda\|\theta\|_2^2Lreg =L+λ∥θ∥22 .
Если пришлёте конкретное условие задачи №6 (текст и данные/пример входа-выхода), дам пошаговое решение и код/формулы, нужные именно для неё.