Data Science | Тесты

1. Использовать метод бутстрепинга для повторного выборочного моделирования.
2. Рассчитать параметры распределения (среднее, дисперсию) и использовать их для генерации данных.
3. Применить библиотеки, например, numpy.random для моделирования нужного распределения.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥3

676 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения использует ядровые функции?

Anonymous Quiz

Линейная регрессия

Логистическая регрессия

81%

Метод опорных векторов (SVM)

13%

K-means

233 voters674 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию, используя комбинацию L1 и L2 штрафов?

Anonymous Quiz

229 voters633 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие есть усовершенствования бинарной кросс-энтропии?

Бинарную кросс-энтропию можно улучшать в зависимости от задачи:
- С взвешиванием классов — если классы несбалансированы.
- Focal Loss — фокусируется на трудных примерах, уменьшая вклад лёгких.
- Label smoothing — снижает переуверенность модели, заменяя метки вроде 1/0 на 0.9/0.1.
- Dice Loss / Jaccard Loss — используются в задачах сегментации, где важна форма, а не только точность пикселя.
- Combo Loss — сочетание BCE с другими функциями (например, с Dice), чтобы уравновесить разные аспекты задачи.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥1

703 views16:02

Data Science | Тесты

🤔 Что измеряет метрика ROC AUC?

Anonymous Quiz

10%

Точность модели

86%

Площадь под кривой ROC

Временную сложность алгоритма

Количество ошибок модели

💊1

278 voters684 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для обработки данных, когда количество признаков значительно превышает количество наблюдений?

Anonymous Quiz

Линейная регрессия

65%

Метод опорных векторов (SVM)

Логистическая регрессия

21%

K-средние

215 voters631 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Как делать прогноз для новых пользователей?

Для новых пользователей, у которых нет достаточного количества данных, можно использовать методы прогнозирования на основе поведения похожих пользователей (кластеризация, сегментация) или демографических данных. Также можно использовать модели, которые комбинируют поведенческие данные с внешними признаками (например, география или источник трафика). Важным шагом является регулярное обновление модели по мере поступления новых данных о поведении пользователя. Кроме того, можно использовать методы cold-start для работы с новыми пользователями.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥1

699 views16:02

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию модели, комбинируя несколько слабых моделей?

Anonymous Quiz

💊12🤔2

228 voters660 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для оценки важности признаков?

Anonymous Quiz

💊9

212 voters590 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Как работает градиентный бустинг регрессор?

Это ансамблевый метод, который комбинирует множество слабых моделей (обычно деревьев решений) для улучшения качества предсказаний:
1. Первая модель предсказывает исходные данные, а остатки ошибок передаются следующей.
2. Каждое новое дерево обучается на ошибках предыдущих, уменьшая отклонения.
3. Градиентный спуск минимизирует ошибку, выбирая оптимальные веса.
4. Итоговое предсказание – это взвешенная сумма предсказаний всех деревьев.
Градиентный бустинг хорошо работает с нелинейными зависимостями и устойчив к выбросам.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2

659 views16:02

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для выявления скрытых факторов в текстовых данных?

Anonymous Quiz

Логистическая регрессия

Decision Tree

52%

LDA (Latent Dirichlet Allocation)

39%

TF-IDF

196 voters632 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод борьбы с дисбалансом классов создает новые примеры?

Anonymous Quiz

💊7

201 voters638 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Какой функционал оптимизируется в задаче линейной регрессии? Как записать это в векторной записи?

Оптимизируется ошибка между предсказанными и фактическими значениями, минимизируя среднеквадратичное отклонение, что позволяет определить параметры модели.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥1

622 views16:02

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для задач регрессии с учетом нелинейных зависимостей и взаимодействий между признаками?

Anonymous Quiz

Линейная регрессия

53%

Полиномиальная регрессия

34%

Случайный лес

Логистическая регрессия

198 voters616 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации на основе вероятностных распределений?

Anonymous Quiz

34%

Логистическая регрессия

K-ближайших соседей

Метод опорных векторов

56%

Наивный байесовский классификатор

💊2

195 voters633 views09:02

Data Science | Тесты

🤔

Разница между K-Means и KNN

1. K-Means (кластеризация):
o Используется для группировки данных в кластеры на основе схожести.
o Это алгоритм обучения без учителя.
o Результат — центры кластеров, данные распределяются вокруг них.
2. KNN (K-Nearest Neighbors):
o Алгоритм классификации или регрессии, находящий ближайших соседей для прогнозирования.
o Это алгоритм обучения с учителем.
o Результат зависит от разметки данных (меток классов).

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

684 views16:02

About

Blog

Apps

Platform