🤔 Где использование линейных моделей целесообразно?

Линейные модели применяются, когда данные линейно разделимы или зависимости между признаками и целевой переменной близки к линейным.
1. Они эффективны на высоких объёмах данных благодаря низкой вычислительной сложности.
2. Хорошо интерпретируемы, что важно в задачах с требованием объяснимости.
3. Используются в случаях, когда признаки предварительно масштабированы и очищены.

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

🤔 Что такое декоратор?

Это функция, модифицирующая или расширяющая поведение другой функции или метода, не изменяя их исходный код. Используется для добавления функциональности, например, логирования, проверки прав доступа или кэширования. Обозначается с помощью @decorator_name.

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

🤔 Какие переменные (типы данных) можно использовать в качестве ключей?

Хэшируемые типы данных, такие как числа, строки, кортежи с неизменяемыми элементами. Это важно, если требуется быстро сопоставить значения в структуре данных.

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

Ура, друзья! Изиоффер переходит в публичное бета-тестирование!

🎉 Что нового:
🟢Анализ IT собеседований на основе 4500+ реальных интервью
🟢Вопросы из собеседований с вероятностью встречи
🟢Видео-примеры ответов на вопросы от Senior, Middle, Junior грейдов
🟢Пример лучшего ответа
🟢Задачи из собеседований
🟢Тестовые задания
🟢Примеры собеседований
🟢Фильтрация всего контента по грейдам, компаниям
🟢Тренажер подготовки к собеседованию на основе интервальных повторений и флеш карточек
🟡Тренажер "Реальное собеседование" с сценарием вопросов из реальных собеседований (скоро)
🟢Автоотклики на HeadHunter
🟢Закрытое сообщество easyoffer


💎 Акция в честь открытия для первых 500 покупателей:
🚀 Скидка 50% на PRO тариф на 1 год (15000₽ → 7500₽)

🔥 Акция уже стартовала! 👉 https://easyoffer.ru/pro

🤔 Когда берём t-критерий, а когда Манна–Уитни?

- 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

🤔 Как строится дерево?

Дерево решений строится путем рекурсивного деления данных на подмножества на основе наилучших признаков, которые уменьшают неопределенность (например, с использованием информации энтропии или критерия Джини). Каждый узел в дереве представляет решение на основе одного признака, а ветви — возможные исходы. Процесс деления продолжается до тех пор, пока все данные в узлах не будут однородными или не будет достигнуто ограничение глубины. Листья дерева содержат финальные предсказания для данных.

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

🤔 Что такое градиентный спуск?

Градиентный спуск — это метод оптимизации, который используется для нахождения минимального значения функции ошибки модели путём итеративного изменения параметров модели (например, весов). На каждом шаге вычисляется градиент функции ошибки по параметрам, и параметры корректируются в направлении, противоположном градиенту. Шаг изменения регулируется параметром скорости обучения (learning rate). Градиентный спуск эффективен для обучения моделей с большим количеством параметров.

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

🤔 В каких случаях логистическая регрессия на задачах классификации будет работать лучше, чем случайный лес?

Логистическая регрессия может работать лучше, чем случайный лес, когда данные линейно разделимы или когда модель должна быть интерпретируемой. Логистическая регрессия проще и менее склонна к переобучению, особенно на небольших и чистых наборах данных. Случайный лес может давать более сложные предсказания, но при этом быть менее интерпретируемым. В задачах, где важна простота и скорость работы модели, логистическая регрессия может быть предпочтительнее.

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