1. В SQL — фильтрует строки, соответствующие критериям.
2. В NumPy — выбирает элементы массива по условию или заменяет значения.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔1
Anonymous Quiz
9%
Метод Ньютона
5%
Линейная регрессия
84%
Адам (Adam)
2%
K-means
🤔1
Anonymous Quiz
8%
Градиентный спуск
82%
Метод главных компонент
8%
Регрессия наименьших квадратов
2%
Метод ближайших соседей
Это статистический график, показывающий распределение данных:
1. Ящик (Box) – показывает межквартильный размах (между Q1 и Q3).
2. Линия внутри ящика – медиана (Q2).
3. "Усы" – представляют диапазон данных без выбросов.
4. Точки за пределами усов – выбросы.
Boxplot полезен для визуализации асимметрии, выбросов и распределения данных.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
17%
Градиентный спуск
35%
Стохастический градиентный спуск
14%
RMSProp
35%
Адам
💊7
Anonymous Quiz
47%
Z-score normalization
18%
RobustScaler
17%
Min-Max Scaling
18%
StandardScaler
👍3🤔1
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
24%
One-Hot Encoding
24%
Principal Component Analysis
34%
Kernel Trick
18%
Dimensionality Reduction
Anonymous Quiz
3%
Random Forest
23%
K-means Clustering
12%
Support Vector Machine
62%
Kernel Density Estimation
- t-критерий Стьюдента — применяют, если данные распределены нормально, сравниваются средние двух групп, и желательно равные дисперсии.
- Критерий Манна–Уитни — используется, если нет уверенности в нормальности данных. Это непараметрический тест, сравнивает распределения или медианы.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3💊1
Anonymous Quiz
38%
PCA
6%
LDA
20%
Isomap
36%
T-SNE
Anonymous Quiz
5%
Линейная регрессия
61%
Медианная регрессия
6%
Логистическая регрессия
28%
Случайный лес
🤔4💊3
2. Сложности с применением в рекуррентных сетях: последовательность данных может вызывать проблемы с нормализацией.
3. Увеличение вычислительных затрат: дополнительные параметры и операции замедляют обучение.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
18%
Dropout
47%
Boosting
26%
Cross-validation
10%
Gradient Descent
👍1
Anonymous Quiz
9%
Decision Tree
5%
Логистическая регрессия
58%
Автоэнкодеры
28%
TF-IDF
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
13%
Pruning
20%
Boosting
59%
Bagging
9%
Gradient Descent
💊3
Anonymous Quiz
84%
Batch Normalization
9%
Dropout
0%
Early Stopping
7%
Data Augmentation
Adam часто используется из-за адаптивного шага обучения. SGD предпочтителен для больших данных.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Anonymous Quiz
28%
Mean Absolute Error
16%
Root Mean Square Error
43%
Median Absolute Deviation
14%
R-Squared
🤔3