Data Science | Тесты
@easy_ds_tests
2.51K subscribers
25 photos
347 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
🤔 Как обучается модель?

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 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для выделения линейных комбинаций признаков, которые лучше всего разделяют классы?
Anonymous Quiz
51%
PCA
23%
LDA
10%
Isomap
15%
T-SNE
162 voters581 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод используется для выбора лучших признаков модели?
Anonymous Quiz
47%
PCA
29%
RFE
7%
LDA
16%
T-SNE
💊3
163 voters573 views
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 views
Data Science | Тесты
Какой метод используется для уменьшения размерности данных?
Anonymous Quiz
11%
Support Vector Machines (SVM)
3%
Random Forest
6%
K-Nearest Neighbors (KNN)
81%
Principal Component Analysis (PCA)
181 voters563 views
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 views
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 views
Data Science | Тесты
🤔 Что такое перекрестная энтропия?
Anonymous Quiz
7%
Метод кластеризации
76%
Функция потерь для классификационных задач
7%
Метод уменьшения размерности
10%
Способ нормализации данных
163 voters578 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения применяется для уменьшения мультиколлинеарности?
Anonymous Quiz
3%
Линейная регрессия
6%
Логистическая регрессия
86%
Регрессия с L1-регуляризацией
5%
K-means
175 voters579 views
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 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод оптимизации используется для обучения больших нейронных сетей?
Anonymous Quiz
4%
Метод Ньютона
29%
Градиентный спуск
65%
Адам (Adam)
1%
K-means
208 voters602 views
Data Science | Тесты
🤔 Какие алгоритмы наиболее подходят для обработки текста?
Anonymous Quiz
5%
Сверточные нейронные сети
29%
RNN (Рекуррентные нейронные сети)
62%
Трансформеры
4%
Скрытые марковские модели
💊2
208 voters563 views
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 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод используют для оценки важности признаков в модели случайного леса?
Anonymous Quiz
11%
Градиентный бустинг
16%
Бэггинг
65%
Gini Importance
9%
Lasso
186 voters612 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в ансамблевом обучении?
Anonymous Quiz
54%
Bagging
28%
Boosting
8%
Gradient Descent
11%
Cross-Validation
167 voters562 views
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 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для задач регрессии с учетом нелинейных зависимостей и взаимодействий между признаками?
Anonymous Quiz
7%
Линейная регрессия
52%
Полиномиальная регрессия
30%
Случайный лес
10%
Логистическая регрессия
183 voters573 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод классификации использует ансамбли деревьев решений?
Anonymous Quiz
23%
Decision Trees
71%
Random Forest
2%
Logistic Regression
5%
K-Nearest Neighbors
172 voters551 views
Data Science | Тесты
🤔 Как градиент бустинг регрессор работает?

Градиент бустинг регрессор строит множество слабых моделей, таких как деревья решений, и комбинирует их для улучшения предсказаний. Модели обучаются последовательно, каждая новая модель пытается скорректировать ошибки предыдущих. На каждом шаге модель минимизирует ошибку, используя градиент функции потерь для обновления предсказаний. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнута определенная точность или не исчерпаны ресурсы.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
592 views
Data Science | Тесты
🤔 Какая модель машинного обучения чаще всего используется для анализа текстовых данных?
Anonymous Quiz
8%
Random Forest
9%
Logistic Regression
35%
Support Vector Machine
48%
Naive Bayes
💊2
185 voters576 views