Anonymous Quiz
85%
One-hot encoding
7%
PCA
3%
T-SNE
5%
LDA
1. Precision@K и Recall@K для точности и полноты рекомендаций.
2. NDCG для оценки релевантности на основе позиций элементов.
3. Coverage — доля уникальных рекомендованных элементов.
4. Оценка на основе A/B-тестов или пользовательских метрик, таких как удержание.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Anonymous Quiz
1%
Линейная регрессия
94%
K-ближайших соседей
1%
Логистическая регрессия
4%
Наивный байесовский классификатор
Forwarded from easyoffer
🎉 easyoffer 2.0 — релиз уже в этом месяце!
Вас ждут новые фичи, о которых мы ранее даже не упоминали. Они сделают путь к офферам ещё быстрее и эффективнее. Расскажу о них чуть позже 👀
В честь запуска мы готовим ограниченную акцию:
Первые 500 покупателей получат:
🚀 PRO тариф на 1 год с 50% скидкой
Что нужно сделать:
🔔 Подпишитесь на этот Telegram-канал, чтобы первыми узнать о старте релиза. Сообщение появится в нем раньше, чем где-либо еще — вы успеете попасть в число первых 500 и получить максимальную выгоду. 🎁 А еще только для подписчиков канала ценный бонус в подарок к PRO тарифу.
📅 Официальный запуск — уже совсем скоро.
Следите за новостями и не пропустите старт!
Вас ждут новые фичи, о которых мы ранее даже не упоминали. Они сделают путь к офферам ещё быстрее и эффективнее. Расскажу о них чуть позже 👀
В честь запуска мы готовим ограниченную акцию:
Первые 500 покупателей получат:
🚀 PRO тариф на 1 год с 50% скидкой
Что нужно сделать:
🔔 Подпишитесь на этот Telegram-канал, чтобы первыми узнать о старте релиза. Сообщение появится в нем раньше, чем где-либо еще — вы успеете попасть в число первых 500 и получить максимальную выгоду. 🎁 А еще только для подписчиков канала ценный бонус в подарок к PRO тарифу.
📅 Официальный запуск — уже совсем скоро.
Следите за новостями и не пропустите старт!
Anonymous Quiz
69%
Elastic Net Regularization
14%
Dropout
7%
AdaBoost
11%
Bagging
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
44%
PCA
28%
PCA
20%
LDA
8%
NMF
💊22🤔10
Anonymous Quiz
3%
Обучение с учителем
4%
Обучение без учителя
3%
Обучение с подкреплением
90%
Обучение с опросом
💊6
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
12%
PCA
14%
LDA
63%
Автоэнкодеры
11%
T-SNE
Anonymous Quiz
43%
Bagging
29%
Dropout
23%
Cross-Validation
4%
Early Stopping
💊10
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
25%
K-means
22%
Иерархическая кластеризация
48%
DBSCAN
5%
PCA
Anonymous Quiz
88%
ARIMA
6%
Support Vector Machines (SVM)
2%
Random Forest
4%
K-nearest neighbors (KNN)
Это техника регуляризации в нейросетях, уменьшающая переобучение:
1. На каждой итерации обучения случайно зануляется часть нейронов.
2. Это предотвращает чрезмерную зависимость от отдельных признаков.
3. Во время предсказания Dropout не применяется, а выходы масштабируются.
Dropout делает нейросеть более устойчивой и снижает вероятность переобучения.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
4%
Логистическая регрессия
1%
K-means
45%
Bag-of-Words
50%
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Anonymous Quiz
29%
Grid Search
7%
Bagging
51%
Cross-Validation
13%
Clustering
🤔2
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
🤔1
Anonymous Quiz
57%
F1-Score
25%
ROC-AUC
10%
Precision
8%
Accuracy
Anonymous Quiz
62%
t-SNE
6%
K-means
31%
PCA
1%
Логистическая регрессия