Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Anonymous Quiz
50%
Lasso Regression
2%
k-NN
15%
AdaBoost
33%
PCA
Anonymous Quiz
93%
PCA (Principal Component Analysis)
2%
Linear Regression
3%
K-Nearest Neighbors
3%
Decision Trees
- Accuracy: доля верных предсказаний.
- Precision: точность предсказаний класса.
- Recall: полнота предсказаний класса.
- F1-score: сбалансированная метрика точности и полноты.
- ROC-AUC: качество модели при разных порогах.
2. Для регрессии:
- MSE: среднеквадратичная ошибка.
- MAE: средняя абсолютная ошибка.
- R²: объясненная доля дисперсии.
3. Для кластеризации:
- Silhouette Score: качество разделения кластеров.
- Dunn Index: компактность и разделенность кластеров.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Anonymous Quiz
2%
Logistic Regression
13%
RNN
83%
ARIMA
2%
Naive Bayes
🤔1
Anonymous Quiz
8%
L1-регуляризация
19%
L2-регуляризация
53%
Обрезка деревьев
19%
Случайные леса
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
55%
PCA
19%
LDA
19%
NMF
7%
T-SNE
Anonymous Quiz
6%
Accuracy
4%
Precision
8%
Recall
83%
F1-score
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Anonymous Quiz
11%
Метод Ньютона
76%
Градиентный спуск
10%
Метод опорных векторов
3%
K-means
Anonymous Quiz
41%
Bagging
43%
Boosting
10%
Stacking
6%
Gradient Descent
👍2
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
Anonymous Quiz
55%
PCA
26%
PCA
8%
NMF
10%
T-SNE
💊9
Anonymous Quiz
86%
isna
10%
dropna
5%
fillna
0%
notna
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Anonymous Quiz
69%
Dropout
23%
Batch Normalization
6%
Gradient Clipping
2%
Momentum
💊4
Anonymous Quiz
33%
PCA
13%
LDA
27%
Isomap
27%
T-SNE
Высокая систематическая ошибка (bias) уменьшает сложность модели, но снижает точность, а высокая дисперсия (variance) приводит к переобучению. Баланс между ними важен для оптимальной работы модели.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
Anonymous Quiz
67%
K-means
31%
DBSCAN
0%
Decision Tree
2%
Naive Bayes