Data Science | Тесты

Gradient-boosted trees — это ансамблевый метод машинного обучения, который строит серию деревьев решений, каждое из которых исправляет ошибки предыдущих. Процесс обучения происходит путем последовательного добавления деревьев, каждое из которых минимизирует ошибку путем градиентного спуска, усиливая правильные прогнозы. Gradient boosting широко используется для задач регрессии и классификации, обеспечивая высокую точность и гибкость в работе с разными типами данных.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

💊1

745 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию в моделях с ансамблевым обучением?

Anonymous Quiz

💊11

244 voters729 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой алгоритм машинного обучения используется для кластеризации данных на основе плотности?

Anonymous Quiz

Иерархическая кластеризация

T-SNE

255 voters721 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Что такое мультиколлинеарность?

Это ситуация, когда признаки сильно коррелируют друг с другом.
- Это вызывает нестабильность линейных моделей, так как коэффициенты могут становиться большими и неинтерпретируемыми.
- Решения: удаление зависимых признаков, PCA, L1-регуляризация (Lasso).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤1

740 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает смещение, обучая модели последовательно с коррекцией ошибок?

Anonymous Quiz

251 voters731 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие стратегии применяют для оптимизации моделей?

Anonymous Quiz

Увеличение размера тренировочных данных

Настройка гиперпараметров

🤯12

234 voters691 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие подходы понижения размерности известны?

Основные подходы понижения размерности включают метод главных компонент (PCA), сингулярное разложение (SVD), t-SNE и UMAP. PCA снижает размерность данных, находя новые оси, которые объясняют наибольшую дисперсию данных. t-SNE и UMAP используются для визуализации данных в пространстве низкой размерности, сохраняя их топологическую структуру. Эти методы позволяют уменьшить количество признаков при сохранении важной информации.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

750 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод часто применяют для прогнозирования временных рядов?

Anonymous Quiz

276 voters713 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Что такое регуляризация в машинном обучении?

Anonymous Quiz

Метод кластеризации

19%

Метод нормализации данных

Метод уменьшения размерности

72%

Метод предотвращения переобучения

269 voters699 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие значения может давать предсказание модели?

1. Для задачи классификации — вероятности классов или метки классов.
2. Для задачи регрессии — числовые значения.
3. Сложные ансамблевые модели могут давать средние или взвешенные значения нескольких прогнозов.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2

723 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод часто применяют для оценки точности регрессионных моделей?

Anonymous Quiz

Логистическая регрессия

256 voters666 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Что означает термин "конфиденциальный интервал" в статистике?

Anonymous Quiz

46%

Интервал, включающий истинное значение

19%

Интервал, включающий все выборочные значения

10%

Интервал, где среднее всегда равно 0

25%

Интервал, содержащий медиану выборки

💊11

203 voters638 views09:01

Data Science | Тесты

Forwarded from easyoffer

⏳ Осталось всего 14 дней до завершения краудфандинга

Сейчас самое подходящее время подключиться, если вы ждали или откладывали:

Все, кто поддержат проект сейчас, до релиза, получат:
🚀 PRO-доступ на 1 год по цене месячной подписки
➕ Бета-доступ к EasyOffer 2.0 (конец мая)

👉 Поддержать: https://planeta.ru/campaigns/easyoffer

474 views14:17

Data Science | Тесты

🤔 В чем разница между метрикой качества и функцией потери при обучении?

Метрика качества оценивает, насколько хорошо модель работает, сравнивая её предсказания с реальными данными (например, Accuracy, Precision, ROC AUC). Функция потери измеряет ошибку модели и используется во время обучения для минимизации этой ошибки (например, MSE, Cross-Entropy). Метрика качества часто применяется на тестовых данных, а функция потери — на этапе оптимизации модели

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2

699 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации изображений?

Anonymous Quiz

Logistic Regression

83%

Convolutional Neural Networks

K-means

DBSCAN

💊11🤔1

289 voters667 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод классификации основан на вероятностной модели, используя теорему Байеса?

Anonymous Quiz

🤯15😁3

271 voters664 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 В чем отличия между char и varchar?

В SQL `CHAR` представляет собой тип данных с фиксированной длиной, тогда как `VARCHAR` — с переменной длиной. `CHAR` быстрее, но потенциально занимает больше места при хранении коротких строк. `VARCHAR` эффективнее использует пространство для хранения текста, размер которого меняется.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍8

699 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод повышения устойчивости моделей используется в ансамблях?

Anonymous Quiz