Data Science | Тесты

Процесс обучения модели машинного обучения включает:
1. Предобработку данных – нормализация, удаление выбросов, кодирование категориальных признаков.
2. Выбор модели – линейная регрессия, дерево решений, нейросети и т. д.
3. Разделение данных – обучение (train), валидация (validation), тестирование (test).
4. Оптимизация параметров – подбор коэффициентов с помощью градиентного спуска или других методов.
5. Оценка качества – использование метрик (MSE, Accuracy, ROC-AUC).
Модель обучается за счет минимизации функции потерь и корректировки параметров.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2

628 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для выделения линейных комбинаций признаков, которые лучше всего разделяют классы?

Anonymous Quiz

162 voters581 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для выбора лучших признаков модели?

Anonymous Quiz

💊3

163 voters573 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Чем функция __init__ в классе отличается от функции __new__

В Python __new__ отвечает за создание нового объекта класса и вызывается перед __init__, принимая первый аргумент cls вместо self. __new__ полезен, когда нужно контролировать создание объекта, например, при наследовании от неизменяемых типов (например, int или str). __init__ инициализирует уже созданный объект, устанавливая его начальные значения и атрибуты.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍3

586 views16:02

Data Science | Тесты

Какой метод используется для уменьшения размерности данных?

Anonymous Quiz

11%

Support Vector Machines (SVM)

Random Forest

K-Nearest Neighbors (KNN)

81%

Principal Component Analysis (PCA)

181 voters563 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для выявления скрытых факторов в данных путем анализа зависимостей между наблюдениями и переменными?

Anonymous Quiz

49%

Factor Analysis

16%

Principal Component Analysis (PCA)

16%

Linear Discriminant Analysis (LDA)

20%

Independent Component Analysis (ICA)

💊12

135 voters592 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

576 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Что такое перекрестная энтропия?

Anonymous Quiz

Метод кластеризации

76%

Функция потерь для классификационных задач

Метод уменьшения размерности

10%

Способ нормализации данных

163 voters578 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения применяется для уменьшения мультиколлинеарности?

Anonymous Quiz

Линейная регрессия

Логистическая регрессия

86%

Регрессия с L1-регуляризацией

K-means

175 voters579 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 В чем разница между командами DELETE и TRUNCATE?

`DELETE` удаляет строки из таблицы на основе указанного условия и записывает каждое удаление в журнал транзакций, что позволяет выполнить откат операции. `TRUNCATE` быстро удаляет все строки из таблицы, не записывая в журнал отдельные удаления, что делает эту операцию быстрой, но необратимой.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2

614 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод оптимизации используется для обучения больших нейронных сетей?

Anonymous Quiz

208 voters602 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие алгоритмы наиболее подходят для обработки текста?

Anonymous Quiz

Сверточные нейронные сети

29%

RNN (Рекуррентные нейронные сети)

62%

Трансформеры

Скрытые марковские модели

💊2

208 voters563 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Почему нельзя использовать дерево, если переменная непредобработана?

Деревья принимают решения на основе пороговых значений, и непредобработанные переменные могут привести к неверным или неэффективным разбиениям.
1. Категориальные переменные без кодирования (например, текст) не могут быть обработаны деревьями.
2. Пропущенные или масштабно несбалансированные данные могут искажать результаты.
Предобработка помогает улучшить качество разбиений и повысить производительность модели.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

💊6

612 views16:02

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используют для оценки важности признаков в модели случайного леса?

Anonymous Quiz

186 voters612 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в ансамблевом обучении?

Anonymous Quiz

167 voters562 views09:01

Data Science | Тесты

🤔

Почему нейронные сети усложняют добавлением слоёв, а не количеством нейронов в слое?

1. Добавление слоёв увеличивает глубину: Это позволяет моделировать более сложные зависимости и иерархические признаки (например, в изображениях).
2. Слишком много нейронов в одном слое приводит к избыточности: Сеть может переобучаться или не быть эффективной.
3. Слои способствуют обучению на разных уровнях абстракции: Например, начальные слои выделяют простые признаки (линии, края), а более глубокие — сложные (объекты).
4. Увеличение количества нейронов вместо слоёв может повысить вычислительную сложность без значительного увеличения эффективности.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

💊4

626 views16:01

Data Science | Тесты

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

Anonymous Quiz

Линейная регрессия

52%

Полиномиальная регрессия

30%