position.groupby(position['month'])
Стоит ли начинать обучение по Data Science в онлайн школах и, если да, то в какой?
Хочу используя инструменты data science решать реальные бизнес задачи
Как обойти все вершины графа за минимальное количество итераций?(Правда, потом оказалось, что "Вы 3 этап читали? Видимо нет, в нем рекурсия применяется три раза - 3 итерации", ну то таке.)
Второй модели у меня нет, так что остается одна, она простая, значит адекватная.Это же в каком универе учат так рассуждать? Неважно, что она вообще не "модель", а невесть что, ну какие-то фантазии на тему, мало чем подкрепленные. Неважно, что ее результаты никому ни о чем не говорят, а значит - бессмысленны. Неважно, что можно построить другую, более адекватную модель. Зато одна и простая. А значит - адекватная.
Да, это самый простой расчет шанса поступления.
Здесь еще нужно учитывать тип документа с отрицательным весовым коэффициентомпотом
Не тип документа с весом, а умножается на вес.. Ну да ладно, спишем это на ваш опыт и привычку "точно" выражать свои мысли. Но:
Таким образом получим "Тип документа" * "Шанс поступления". 0*Z = 0 и 1*Z = Z. Т.е., Z - это "Шанс поступления"? Если "тип документа" - подлинник (т.е. по вашему -0) и был "Шанс поступления"=100%, то шанс поступления по вашей формуле обнуляется??? Ладно, допустим вы алгоритмы писать еще не научились, и в данном случае опять просто что-то там перепутали или не дописали. Предположим. Но каким образом "шанс поступления" конкретного абитуриента может зависеть от его же "типа документа"??? А если ВДРУГ вы имели ввиду (не высказав это явно), что это шансы (и документы?) конкурентов, то почему конкурент получив 80% ваших шансов, будет обязательно оставаться там, где у него лежит оригинал, а не идти туда, где у него 90% но лежит копия?
Вершинами является информация о студенте.Если это так, то что означает связь в вашем графе? И главное - зачем такой граф обходить? Причем обходить "все вершины"??? Еще и обязательно за "минимальное количество итераций"?
Вам почитать теорию, что такое граф и для чего он применяется?
Вы знаете другой способ построить граф?
Вы не со школьником разговариваете. Вы 3 этап читали? Видимо нет, в нем рекурсия применяется три раза - 3 итерации.
Из вашего словесного потока в виде "ответа" никакой толковой информации я не получил.
Если вы так рассуждаете об этом алгоритме, вы не работали с заказчиками.
Не знаете, как решить другим способом, то и не надо тут строить из себя эксперта.
Ваша некомпетентность уже в начале была под сомнением, а сейчас она выросла по экспоненте.(Прямо вот так и выросла, в ходе разговора??? Кошмар! Ну, хоть ваша "компетентность проявилась во всей красе. )
о недостатке своего опыта в рамках заданного вопросаВы и этого не поняли).
Да, но это невозможно просчитать, поскольку требуется знать данные по другим университетам.- вовсе не обязательно. И вполне нормально просчитывается. Более того, наиболее адекватно будет считать именно по вашему университету, а не по ВШЭ или Хацапетовскому Международному университету.
"тип документа с отрицательным весовым коэффициентом",как "тип документа" может быть "с весом"? А ничего, что "тип документа" - это номинальная переменная, а "вес" - интервальная? Если вам такие понятия, конечно, известны.
Не придумал ночью как добавить условный блок сюда без потери читабельности (если значение A-B < 0, вычитаем, разница берется по модулю; иначе не меняем шанс)Это такой способ ясного и понятного выражения своих мыслей? (
Вы думаете, что блок-схема алгоритма будет понятнее? Они еще хуже для понимания, особенно людям, незнакомым с предметной областью.) Ага, написать что-то абы как - оно конечно всем на много понятнее.
Абсурднее вопроса я еще не читал. А как Вы производите математическое моделирование?- Математическое моделирование - если вы уже прослушали этот курс - должно строить в первую очередь адекватные модели. И решать с их помощью полезные задачи. Повторяю вопрос, какое отношение то, что вы считаете имеет к ШАНСУ?? Все, что вы считаете, это как далеко от проходной черты находится ваш абитуриент. Для этого никаких умностей не надо, это и так понятно.