Не уверен, что уместно, но алгоритмы
В амазоне  и гугле их как минимум спрашивали, но это были не мл должности.

Алгоритмы,sql,АБ тестирование,мл; все обычно

ребят, всем привет! знаю что в numpy возможно такое:
arr1 = np.arange(15)
arr2 = np.array(arr1 < 5, int)
#1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

# а вот такое оказывается не работает
arr3 =  np.array(5 < arr1 < 12, int)
# должно выдать
0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0
как победить (без for)?

Попробуй np.array((5<arr1)&(arr1<12),dtype=int)

под капотом будет два прохода по массиву да?
... просто хотелось ну... типа... однопроходное решение...😅

Можно решить лямбдами, применяемыми к массиву

C 12 по 25 апреля приглашаем принять участие в EPAM Data Hiring Weeks!
Станьте частью команды EPAM и получите welcome-бонус в размере одного оклада.

Направления:
BigData: https://epa.ms/EPAM-BigData-HiringWeek-apr
Data Quality: https://epa.ms/EPAM-DataQuality-HiringWeek-apr

Как подать заявку:
1. Заполните регистрационную форму и получите подтверждение;
2. Пройдите интервью и получите оффер в течение 24 часов.

Мы ценим ваше время, и эта одна из причин проведения мероприятия – не нужно долго ждать решения. После успешного прохождения интервью в течение 24 часов вам будет сделан оффер. Если вы примете его в период с 12 по 25 апреля, вы получите welcome-бонус.

Добрый вечер. Вопрос по статистике. Как автоматизированно определить оптимальный уровень confidence level?
Золотой стандарт 95% и часто просто берут его, но встречал в научной литературе, что брали, например 78%.
Верно ли я понимаю, что если взять z-score (z) для разных confidence level (с), посчитать среднее арифметическое от всех dс/dz, то оптимальным confidence level будет тот, при котором dс/dz ближе к среднему арифметическому всех dс/dz?

Логика с производными и усреднением непонятная. Не очевидно, в каком смысле эта конструкция оптимальная.

Я сам определил бы оптимальность иначе. Поскольку confidence level влияет на вероятность ошибок первого и второго рода, то выставлять его так, чтобы ожидаемая сумма потерь от тех и других ошибок была минимальна.
Правда, для этого нужно знать цену ошибок, иметь хорошо определенную альтернативную гипотезу (или распределение над ними), и априорные вероятности нулевой и альтернативных гипотез.
В общем, это не как два пальца об асфальт чуть сложнее, чем просто взять 95% с потолка. Но зато честно и поучительно.

Понял, спасибо)

Да, я похоже неправильно понял смысл z-score, прочитал неточное определение)

Ребят, а как улучшить байессовскую оптимизацию ?

А зачем её улучшать?

Чтобы провести реакцию химического синтеза и получить то, что нужно

"чтобы получить то, что нужно" - охрененный ответ

просто охренительный

информативность максимальная

Чтобы получить то химическое соединение, которое задумал получить

Это просто