Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
37%
Влияет масштаб признаков
9%
Слишком мало кластеров
19%
KMeans не работает с int
16%
Ошибка из-за размера данных
4%
Метод не определён
13%
Посмотреть результаты
Что выведет print?
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np
X = np.random.rand(100, 5)
X_pca = PCA(n_components=2).fit_transform(X)
print(X_pca.shape)
Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
18%
(5, 2)
22%
(2, 100)
44%
(100, 2)
11%
(100, 5)
2%
м
4%
Посмотреть результаты
Для чего используется t-SNE?
from sklearn.manifold import TSNE
import numpy as np
X = np.random.rand(200, 10)
X_emb = TSNE(n_components=2).fit_transform(X)
Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
18%
Балансировка классов
16%
Выбор числа кластеров
14%
Заполнение пропусков
16%
Повышение точности модели
32%
Снижение размерности для визуализации
5%
Посмотреть результаты
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = a.T
b[0][1] = 99
print(a)
Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
33%
[[ 1 99] [ 3 4]]
21%
[[ 1 2] [99 4]]
10%
[[ 1 2] [ 3 99]]
9%
[[99 2] [ 3 4]]
21%
[[ 1 2] [ 3 4]]
7%
Посмотреть результаты
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.arange(6)
b = a.reshape((2, 3))
b[0][1] = 42
print(a)
Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
9%
[ 0 1 42 3 4 5]
18%
[ 0 1 2 42 4 5]
56%
[ 0 42 2 3 4 5]
5%
[ 0 1 2 3 4 5]
5%
[42 1 2 3 4 5]
5%
Посмотреть результаты
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.array([[1], [2], [3]])
b = np.array([10, 20, 30])
print(a + b)
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = a % 2 == 0
print(a[mask])
Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
60%
[2 4]
16%
[1 3 5]
10%
[True False True False True]
10%
[0 1 0 1 0]
2%
[1 2 3 4 5]
2%
Посмотреть результаты
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.array([5, 10, 15, 20])
result = np.where(a > 10)
print(result)
Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
8%
[True False True True]
12%
(array([2, 3]),)
75%
[15 20]
2%
(2, 3)
2%
[2 3]
2%
Посмотреть результаты
👍1