Data Science | Тесты

🤔 Какой метод часто применяют для анализа временных рядов?

Anonymous Quiz

86%

184 voters523 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Как строится дерево?

Дерево решений строится путем рекурсивного деления данных на подмножества на основе наилучших признаков, которые уменьшают неопределенность (например, с использованием информации энтропии или критерия Джини). Каждый узел в дереве представляет решение на основе одного признака, а ветви — возможные исходы. Процесс деления продолжается до тех пор, пока все данные в узлах не будут однородными или не будет достигнуто ограничение глубины. Листья дерева содержат финальные предсказания для данных.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

587 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для устранения мультиколлинеарности?

Anonymous Quiz

57%

Principal Component Analysis

189 voters558 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает переобучение, ограничивая норму градиентов?

Anonymous Quiz

171 voters540 views09:01

Data Science | Тесты

🤔

Что известно о ML дизайне?

ML-дизайн включает выбор модели, структуры данных, метрик и процесса обучения для конкретной задачи. Важные аспекты:
• Постановка задачи (классификация, регрессия, кластеризация).
• Подготовка данных (очистка, масштабирование, выделение признаков).
• Выбор и настройка модели, а также оптимизация гиперпараметров.
• Оценка результатов (использование метрик качества и валидации).

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍7

588 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой алгоритм машинного обучения лучше всего подходит для обработки естественного языка?

Anonymous Quiz

LSTM (Long Short-Term Memory)

207 voters582 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какая функция в pandas возвращает уникальные значения Series?

Anonymous Quiz

203 voters564 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Что можешь сказать про оконные функции?

Оконные функции в SQL и в библиотеках анализа данных, таких как pandas, позволяют выполнять вычисления по подмножествам данных (окнам), которые связаны с текущей строкой. Это включает в себя операции, такие как суммирование, вычисление среднего, и другие статистические функции, применяемые к "окну" 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

🤔 Какой метод машинного обучения используется для выявления аномалий путем создания модели на основе нормальных данных?

Anonymous Quiz

15%

Decision Tree

14%

Логистическая регрессия

🤔1

173 voters574 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для создания синтетических образцов в несбалансированных данных?

Anonymous Quiz

167 voters553 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 У бинарного классификатора разделение данных такое, что 95% в одном классе, 5% в другом — какую метрику следует выбрать?

Лучше использовать F1-score, AUC-ROC или precision-recall, поскольку они учитывают дисбаланс классов и избегают искажений, связанных с accuracy.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

566 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения использует ядровые функции для работы с нелинейными данными?

Anonymous Quiz

Линейная регрессия

Логистическая регрессия

80%

Метод опорных векторов (SVM)

12%

K-means

167 voters560 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для нормализации данных, приводя их к стандартному нормальному распределению?

Anonymous Quiz

26%

Min-Max Scaling

66%

Z-score Normalization

PCA

LDA

170 voters526 views09:01

Data Science | Тесты

🤔

Почему хорошо работает случайный лес?

Случайный лес работает хорошо, потому что он сочетает предсказания множества независимых деревьев решений, что снижает вероятность переобучения и увеличивает общую точность модели. Каждое дерево строится на случайной подвыборке данных и случайных признаках, что обеспечивает разнообразие моделей. За счёт этого случайный лес становится устойчивым к шуму и переобучению, предоставляя более стабильные и обобщающие предсказания. Модель также устойчива к выбросам и может эффективно работать с большим количеством признаков.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2🔥1

577 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для выбора лучших признаков модели?

Anonymous Quiz

💊3

168 voters539 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию в линейной регрессии?

Anonymous Quiz

153 voters509 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Сравнение архитектуры RNN, CNN, трансформера?

RNN обрабатывает данные последовательно и хорошо работает с временными рядами или текстами, но страдает от проблем с градиентами и плохо масштабируется. CNN извлекает локальные признаки через свёртки, изначально предназначен для изображений, но может применяться к тексту. Трансформер использует механизм внимания, обрабатывает всё параллельно и учитывает контекст целиком, что делает его эффективным в работе с языком и последовательностями.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥1

530 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод оценки моделей учитывает как сложность модели, так и ее способность обобщать данные?

Anonymous Quiz