Anonymous Quiz
23%
PCA
65%
Isolation Forest
3%
Linear Regression
9%
SVM
Anonymous Quiz
54%
merge
37%
concat
7%
join
2%
append
💊2
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Anonymous Quiz
46%
Association Rule Learning
14%
Gradient Boosting
29%
Random Forest
11%
SVM
💊3👍1
Anonymous Quiz
31%
Mean Absolute Error
19%
Root Mean Square Error
30%
Median Absolute Deviation
19%
R-Squared
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
79%
Lasso Regression
6%
Random Forest
9%
K-Means Clustering
6%
Principal Component Analysis
Anonymous Quiz
65%
Ridge Regression
10%
Gradient Descent
18%
Bootstrap
6%
Holdout Validation
👍1
Классические: SIFT, HOG. Современные архитектуры: YOLO, SSD, Faster R-CNN для детекции объектов, U-Net, DeepLab для сегментации.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
61%
Bagging
19%
Boosting
11%
Gradient Descent
10%
Cross-Validation
Anonymous Quiz
13%
Accuracy
6%
Precision
6%
Recall
75%
F1-Score
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
49%
Oversampling
7%
Undersampling
38%
SMOTE
7%
Class Weighing
❤1
Anonymous Quiz
58%
scale
24%
normalize
10%
transform
8%
fit_transform
Это подход, применяемый в инженерных решениях для системной оптимизации процессов. Он связан с выбором оптимальных стратегий проектирования, особенно в контексте архитектуры программных систем или машинного обучения. В ML используется для разработки масштабируемых и эффективных решений.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
78%
unique
8%
nunique
10%
value_counts
4%
drop_duplicates
Anonymous Quiz
43%
K-Fold Cross-Validation
35%
Leave-One-Out
18%
Bootstrapping
5%
Holdout Validation
1. Медиану: центральное значение данных.
2. Квартиля: нижний и верхний (25% и 75%).
3. "Усы": разброс данных за пределами квартилей.
4. Выбросы: значения, выходящие за пределы нормального диапазона.
Используется для анализа распределения и выявления аномалий.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Anonymous Quiz
13%
Ridge Regression
19%
Lasso Regression
61%
Elastic Net
8%
Dropout
Anonymous Quiz
32%
Random Forest
11%
K-Means
13%
Gradient Descent
45%
PCA