Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию, комбинируя предсказания различных моделей?

Anonymous Quiz

47%

💊5

166 voters531 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие принципы ООП тебе известны?

Основные принципы: инкапсуляция (сокрытие данных), наследование (повторное использование кода), полиморфизм (разные реализации одного интерфейса), абстракция (выделение ключевых характеристик).

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1

563 views16:02

Data Science | Тесты

🤔 Какая библиотека используется для анализа временных рядов в Python?

Anonymous Quiz

💊2

210 voters560 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод оптимизации используется для поиска глобального минимума функции потерь, комбинируя преимущества градиентного спуска и моментума?

Anonymous Quiz

Градиентный спуск

34%

Стохастический градиентный спуск

164 voters529 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие магические методы в python знаешь?

Магические методы в Python — это специальные методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием. Примеры включают `__init__` (конструктор класса), `__str__` (представление объекта в виде строки), `__len__` (возвращает длину объекта) и `__getitem__` (обращение к элементам по индексу). Также есть методы, такие как `__add__` для перегрузки операторов и `__call__`, позволяющий объекту вести себя как функция. Эти методы позволяют кастомизировать поведение объектов Python.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2

578 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает переобучение через агрегирование прогнозов нескольких моделей?

Anonymous Quiz

178 voters570 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Что такое метод опорных векторов (SVM)?

Anonymous Quiz

60%

Метод классификации и регрессии

23%

Метод кластеризации данных

15%

Метод уменьшения размерности

Метод визуализации данных

166 voters522 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 В чем преимущество медианы над средним?

Медиана менее чувствительна к выбросам, чем среднее (mean):
- Среднее (Mean) – учитывает все значения, поэтому искажается выбросами.
- Медиана (Median) – просто находит центральное значение в упорядоченном ряду, игнорируя крайние выбросы.
Медиана особенно полезна при распределении доходов, цен, длительностей и других данных с выбросами.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2

572 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какая метрика часто применяют для оценки регрессионных моделей?

Anonymous Quiz

83%

K-means

PCA

Логистическая регрессия

198 voters556 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию в регрессии, используя L2 штраф?

Anonymous Quiz

💊14

169 voters538 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 В каких моделях используются несимметрические метрики?

Несимметрические метрики часто используются в моделях, где присутствует дисбаланс классов или когда ошибки в одних классах имеют более высокую стоимость, чем ошибки в других. Например, в медицинской диагностике, финансовом мошенничестве или кредитном скоринге, где пропуск положительного случая (например, болезни) может быть критичным.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

565 views16:02

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности выделяет линейные комбинации признаков, которые лучше всего разделяют классы?

Anonymous Quiz

152 voters562 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения наиболее эффективен для обработки категориальных данных?

Anonymous Quiz

165 voters549 views09:02

Data Science | Тесты

🤔

Можно ли тьюнить только Batch Norm?

1. Да, параметры Batch Norm, такие как скорость обучения, моментум и гамма/бета, могут быть настроены для улучшения обучения.
2. Однако тьюнинг только Batch Norm может быть недостаточен без оптимизации других частей модели.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

553 views16:02

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод оптимизации используется для минимизации функции потерь в нейронных сетях путем учета как первого, так и второго моментов градиентов?

Anonymous Quiz

159 voters566 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод часто применяют для борьбы с переобучением моделей?

Anonymous Quiz

164 voters518 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Что такое бэкпропагейшен (Backpropagation)?

Это алгоритм обновления весов в нейросети путем распространения ошибки от выхода к входу:
1. Прямой проход – данные проходят через сеть, вычисляя предсказания.
2. Вычисление ошибки – разница между предсказанием и истинным значением.
3. Обратное распространение ошибки – градиенты ошибки передаются назад через слои с помощью правила цепочки (chain rule).
4. Обновление весов – веса корректируются методом градиентного спуска.
Бэкпропагейшен – ключевой алгоритм, позволяющий обучать глубокие нейронные сети.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2

538 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод выбора признаков учитывает взаимодействие признаков?

Anonymous Quiz

27%

Метод последовательного исключения признаков

54%

Метод рекурсивного исключения признаковМетод главных компонент (PCA)

19%

Random Forest Importance

💊6🤔1

150 voters532 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие алгоритмы наиболее подходят для обработки текста?

Anonymous Quiz

Сверточные нейронные сети

34%

RNN (Рекуррентные нейронные сети)

58%

Трансформеры

Скрытые марковские модели

💊1

178 voters520 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Назови формулу линейной модели.

Формула линейной модели имеет вид: `y = w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn`, где `y` — это предсказанная величина, `x1, x2, ..., xn` — входные переменные (признаки), а `w0, w1, ..., wn` — коэффициенты (веса), которые модель подбирает во время обучения. `w0` представляет собой свободный член (смещение или bias). Цель линейной регрессии — найти такие значения весов, которые минимизируют ошибку предсказания.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍3💊1

552 views16:01

About

Blog

Apps

Platform