Data Science | Тесты
@easy_ds_tests
2.51K subscribers
25 photos
351 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
2.51K subscribers
Data Science | Тесты
🤔 Почему в нейронных сетях нельзя инициализировать веса нулями?

1. Симметричность: При инициализации весов нулями все нейроны в слое начинают обучение одинаково, что делает их идентичными.
2. Отсутствие обучения: Градиенты для всех нейронов слоя будут одинаковыми, из-за чего они не смогут различаться и обучаться.
3. Решение: Инициализация случайными значениями разрывает симметрию, позволяя нейронам обучаться независимо друг от друга.
Стандартные методы, такие как He или Xavier инициализация, обеспечивают оптимальный начальный размах весов.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥3
760 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод используется для создания рекомендаций на основе сходства элементов?
Anonymous Quiz
6%
Decision Tree
78%
Item-Based Collaborative Filtering
8%
Автоэнкодеры
8%
TF-IDF
😁4👀2
241 voters771 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации текстов с использованием пре-тренированных словарей?
Anonymous Quiz
7%
Decision Tree
4%
Логистическая регрессия
69%
Word2Vec
20%
TF-IDF
231 voters728 views
Data Science | Тесты
🤔 Как работает градиентный спуск?

Градиентный спуск работает путём вычисления частных производных функции ошибки по параметрам модели и обновления параметров в направлении, которое уменьшает ошибку. На каждой итерации вычисляется градиент, указывающий, в каком направлении и насколько нужно изменить параметры модели. Если градиент положительный, параметры уменьшаются, а если отрицательный — увеличиваются. Процесс продолжается до тех пор, пока функция ошибки не достигнет локального минимума или не завершится заданное количество шагов.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤1
797 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод борьбы с мультиколлинеарностью объединяет L1 и L2 штрафы?
Anonymous Quiz
6%
Ridge Regression
11%
Lasso Regression
76%
Elastic Net
7%
Dropout
😁1
269 voters781 views
Data Science | Тесты
🤔 Какую функцию выполняет функция активации в нейронных сетях?
Anonymous Quiz
14%
Суммирование входных данных
78%
Преобразование выходных данных в пределах диапазона
3%
Хранение входных данных
5%
Уменьшение размерности данных
235 voters755 views
Data Science | Тесты
🤔 В чем разница между L1 и L2 регуляризацией?

L1-регуляризация (Lasso) добавляет сумму модулей весов к функции потери, склоняя веса к нулю, что способствует разреженности. L2-регуляризация (Ridge) добавляет сумму квадратов весов, уменьшая их величину, но не зануляя. L1 эффективна для отбора признаков, а L2 — для стабилизации модели и борьбы с переобучением.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
793 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод часто применяют для уменьшения дисперсии модели?
Anonymous Quiz
68%
Бэггинг
6%
K-means
20%
PCA
6%
Логистическая регрессия
💊3
265 voters788 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для обработки временных рядов?
Anonymous Quiz
7%
Случайный лес
70%
RNN
19%
Линейная регрессия
5%
K-means
278 voters794 views
Data Science | Тесты
🤔 Какими должны быть распределения для t-теста?

Для стандартного t-теста данные должны быть:
1. Нормально распределёнными.
2. Иметь одинаковую дисперсию между группами.
Если эти условия не выполняются, используют его модификации или непараметрические тесты.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁2
797 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод используется для классификации текстовых данных с учетом порядка слов?
Anonymous Quiz
80%
RNN
8%
K-means
8%
Decision Tree
4%
Logistic Regression
261 voters774 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшения размерности сохраняет глобальную структуру данных, используя геодезическое расстояние?
Anonymous Quiz
25%
PCA
10%
LDA
43%
Isomap
22%
T-SNE
234 voters769 views
Data Science | Тесты
🤔 В чем разница между pivot и pivot_table?

`pivot` может создавать новый производный DataFrame, переформатируя исходный DataFrame. Он не поддерживает агрегацию данных. `pivot_table` делает то же самое, что и `pivot`, но также поддерживает агрегацию данных, позволяя использовать функции агрегирования, такие как суммирование, среднее и т.д.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤1
783 views
Data Science | Тесты
🤔 Что измеряет метрика Recall?
Anonymous Quiz
44%
Долю истинных положительных среди всех положительных предсказаний
46%
Долю истинных положительных среди всех истинных значений
9%
Долю истинных отрицательных среди всех отрицательных предсказаний
2%
Долю ошибок модели
🤔1
290 voters820 views
Data Science | Тесты
🤔 Что измеряет метрика ROC AUC?
Anonymous Quiz
15%
Точность модели
81%
Площадь под кривой ROC
1%
Временную сложность алгоритма
3%
Количество ошибок модели
301 voters798 views
Data Science | Тесты
🤔 Зачем нужен self super?

self указывает на текущий экземпляр класса, а super позволяет обращаться к методам родительского класса, избегая дублирования кода.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
765 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для прогнозирования последовательностей данных, таких как текст или временные ряды?
Anonymous Quiz
8%
Линейная регрессия
1%
Случайный лес
84%
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
7%
Метод опорных векторов (SVM)
👍3
287 voters786 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации данных, разделенных нелинейной границей?
Anonymous Quiz
2%
Линейная регрессия
16%
Логистическая регрессия
63%
Метод опорных векторов с ядром (SVM)
20%
K-means
265 voters765 views
Data Science | Тесты
🤔 В чем разница между листом и кортежем?

В Python список (list) — это изменяемая коллекция объектов, тогда как кортеж (tuple) — неизменяемая. Это значит, что после создания кортежа его нельзя изменить (добавлять элементы, удалять элементы, изменять существующие элементы).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4😁1
741 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод часто применяют для уменьшения дисперсии модели?
Anonymous Quiz
74%
Бэггинг
6%
K-means
18%
PCA
2%
Логистическая регрессия
👍1
269 voters713 views