Data Science | Тесты
@easy_ds_tests
2.5K subscribers
25 photos
344 links
Cайт easyoffer.ru
Реклама @easyoffer_adv
ВП @easyoffer_vp

Вопросы собесов t.me/+RQVnIJT__Z42ZWUy
Вакансии t.me/+Ir52wMvyEgo5YWIy
Download Telegram
About
Blog
Apps
Platform
Join
Data Science | Тесты
2.5K subscribers
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод оптимизации используется для минимизации функции потерь в нейронных сетях путем адаптивного изменения скорости обучения?
Anonymous Quiz
14%
Градиентный спуск
17%
Стохастический градиентный спуск
13%
RMSProp
56%
Адам
114 voters415 views
Data Science | Тесты
🤔 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1💊1
429 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в модели, сохраняя важные признаки?
Anonymous Quiz
28%
Ridge
33%
Lasso
16%
Elastic Net
24%
PCA
127 voters403 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в линейной регрессии?
Anonymous Quiz
44%
Lasso
33%
Ridge
11%
PCA
12%
Elastic Net
102 voters342 views
Data Science | Тесты
🤔 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
376 views
Data Science | Тесты
🤔 Какие стратегии улучшают обработку больших данных?
Anonymous Quiz
43%
Масштабирование горизонтальное
40%
Оптимизация запросов
9%
Денормализация баз данных
9%
Использование NoSQL баз
💊2
101 voters362 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой алгоритм часто используется для прогнозирования временных рядов?
Anonymous Quiz
7%
Линейная регрессия
85%
ARIMA
6%
Случайный лес
2%
K-means
114 voters334 views
Data Science | Тесты
🤔 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
312 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для оценки важности признаков, устраняя менее важные признаки в итеративном процессе?
Anonymous Quiz
39%
PCA
36%
RFE
8%
K-means
17%
Naive Bayes
100 voters313 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшения размерности учитывает только межклассовую дисперсию?
Anonymous Quiz
26%
PCA
29%
LDA
20%
T-SNE
25%
Isomap
80 voters294 views
Data Science | Тесты
🤔 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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
297 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод используется для уменьшения размерности данных путем разложения матриц на неотрицательные множители?
Anonymous Quiz
34%
PCA
30%
LDA
19%
LDA
17%
T-SNE
💊14
98 voters285 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод часто применяют для оценки моделей регрессии?
Anonymous Quiz
85%
MSE
7%
K-means
1%
PCA
7%
Логистическая регрессия
💊2
103 voters274 views
Data Science | Тесты
🤔 Почему считается, что случайный лес не переобучается?

Считается, что случайный лес не склонен к переобучению, потому что он усредняет предсказания большого количества деревьев решений, каждое из которых обучается на случайной подвыборке данных и случайных признаках. Этот процесс помогает уменьшить влияние отдельных переобученных деревьев на финальное предсказание. В результате модель становится более устойчивой к ошибкам и шуму в данных. Кроме того, случайный лес не сильно зависит от малозначимых признаков, так как случайные выборки уменьшают их влияние.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
311 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод оценивает важность признаков в модели?
Anonymous Quiz
51%
Lasso Regression
3%
k-NN
15%
AdaBoost
31%
PCA
104 voters289 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой алгоритм часто используют для сокращения размерности данных?
Anonymous Quiz
94%
PCA (Principal Component Analysis)
1%
Linear Regression
1%
K-Nearest Neighbors
4%
Decision Trees
80 voters261 views
Data Science | Тесты
🤔 Виды метрик машинного обучения.

1. Для классификации:
- Accuracy: доля верных предсказаний.
- Precision: точность предсказаний класса.
- Recall: полнота предсказаний класса.
- F1-score: сбалансированная метрика точности и полноты.
- ROC-AUC: качество модели при разных порогах.
2. Для регрессии:
- MSE: среднеквадратичная ошибка.
- MAE: средняя абсолютная ошибка.
- R²: объясненная доля дисперсии.
3. Для кластеризации:
- Silhouette Score: качество разделения кластеров.
- Dunn Index: компактность и разделенность кластеров.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
239 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для анализа временных рядов?
Anonymous Quiz
1%
Logistic Regression
13%
RNN
83%
ARIMA
2%
Naive Bayes
84 voters191 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает переобучение, добавляя регуляризацию в деревья решений?
Anonymous Quiz
9%
L1-регуляризация
20%
L2-регуляризация
45%
Обрезка деревьев
25%
Случайные леса
55 voters115 views