Метод dir возвращает список атрибутов и методов объекта, упрощая исследование структуры объекта и доступных методов.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
83%
ARIMA
3%
K-means
5%
PCA
9%
Логистическая регрессия
Anonymous Quiz
28%
Bootstrap
51%
Bagging
12%
Boosting
9%
Cross-Validation
Ключевые архитектуры включают BERT, GPT, Transformer, T5 и их производные. Эти модели используют механизмы внимания и самообучения для работы с текстами.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
26%
Boosting
7%
Stacking
53%
Bagging
14%
Ensemble Learning
Anonymous Quiz
87%
Grid Search
3%
K-means
7%
PCA
3%
Логистическая регрессия
🤔2
Основные лоссы: MSE, MAE для регрессии; Cross-Entropy, Hinge Loss для классификации. Выбор зависит от задачи и типа данных.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2👀1
Anonymous Quiz
79%
ROC-кривая
11%
K-means
4%
PCA
7%
Логистическая регрессия
👍2
Anonymous Quiz
47%
Bagging
36%
Boosting
6%
Pruning
11%
Stacking
👍1
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
74%
Bagging
18%
Boosting
4%
Gradient Descent
4%
Cross-Validation
Anonymous Quiz
83%
Бэггинг
4%
K-means
9%
PCA
4%
Логистическая регрессия
😁4
Используются модели multi-output, которые обучаются на несколько целевых переменных, например, через отдельные выходные слои в нейросети.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
78%
SMOTE
8%
K-means
11%
PCA
2%
Логистическая регрессия
Anonymous Quiz
51%
Bagging
9%
Gradient Descent
30%
Ensemble Learning
11%
Cross-Validation
Content-Based Filtering, Collaborative Filtering, и Hybrid модели. Выбор зависит от задачи и данных.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥1
Anonymous Quiz
31%
Boosting
3%
Stacking
47%
Bagging
19%
Ensemble Learning
👍1
Anonymous Quiz
69%
Isolation Forest
17%
K-means
12%
PCA
3%
Логистическая регрессия
👍1
MSE (Mean Squared Error) вычисляет среднее значение квадратов ошибок между предсказаниями и фактическими значениями. Используется в задачах регрессии.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Anonymous Quiz
66%
Prophet
9%
K-means
7%
PCA
18%
Линейная регрессия
👍1