Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
14%
(1, 4)
14%
(4,)
12%
(4, 1)
36%
(2, 2)
7%
(1, 2, 2)
18%
Посмотреть результаты
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.array([1, 2])
b = np.array([3, 4])
c = np.dstack((a, b))
print(c.shape)
👍1
Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
13%
(1, 4)
6%
(4,)
12%
(4, 1)
24%
(2, 2)
22%
(1, 2, 2)
22%
Посмотреть результаты
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.arange(4)
x = np.hsplit(a, 2)[0]
print(x.sum())
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.arange(6)
a = a.reshape(-1, 1)
x = np.vsplit(a, 2)[-1].sum()
print(x)
Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
5%
2
8%
3
10%
5
10%
8
33%
12
5%
15
2%
16
27%
Посмотреть результаты
Решайте задачи по машинному обучению вместе с онлайн-учебником от Школы анализа данных Яндекса!
Если у вас пока не получается решать задачи ML стабильно хорошо, возможно, проблема кроется в целостности знаний. Закрыть пробелы вам поможет пособие по машинному обучению и Data Science от ШАД. Теория, разбор задач, примеры из индустрии, мнения практиков: материалы помогут системно изучить Machine Learning — от его основ до тем из последних научных статей.
К онлайн-учебнику можно возвращаться регулярно, ведь список глав постепенно пополняется. Сейчас в пособии опубликованы разделы про оценку качества моделей и классическое обучение с учителем, а также про основы глубинного обучения. Уже скоро авторы добавят материалы по решению сложных задач Data Science и вероятностному подходу к ML.
В общем, скорее сохраняйте ссылку и тренируйтесь в решении задач вместе с новым учебником: https://clck.ru/aucSx
Приятный бонус: он бесплатен и доступен онлайн 😉
Если у вас пока не получается решать задачи ML стабильно хорошо, возможно, проблема кроется в целостности знаний. Закрыть пробелы вам поможет пособие по машинному обучению и Data Science от ШАД. Теория, разбор задач, примеры из индустрии, мнения практиков: материалы помогут системно изучить Machine Learning — от его основ до тем из последних научных статей.
К онлайн-учебнику можно возвращаться регулярно, ведь список глав постепенно пополняется. Сейчас в пособии опубликованы разделы про оценку качества моделей и классическое обучение с учителем, а также про основы глубинного обучения. Уже скоро авторы добавят материалы по решению сложных задач Data Science и вероятностному подходу к ML.
В общем, скорее сохраняйте ссылку и тренируйтесь в решении задач вместе с новым учебником: https://clck.ru/aucSx
Приятный бонус: он бесплатен и доступен онлайн 😉
education.yandex.ru
Учебник по машинному обучению
Онлайн-учебник по машинному обучению от ШАД — для тех, кто не боится математики и хочет разобраться в технологиях ML.
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.arange(8).reshape((2, 2, 2))
x = np.dsplit(a, 2)[0].sum()
print(x)
Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
10%
2
8%
3
8%
5
19%
8
27%
12
3%
15
5%
16
21%
Посмотреть результаты
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = a[[0, 1, 2]]
c = a[0:3]
b[0] = -1
c[1] = -1
print(a[0], a[1])
Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
9%
-1 2
40%
1 2
22%
-1 -1
13%
1 -1
15%
Посмотреть результаты
Дан четырехмерный массив a. Чему равнозначна следующая запись: a[2, 1, ...] ?
Anonymous Quiz
5%
a[:, :, 2, 1]
4%
a[2, :, :, 1]
53%
a[2, 1, :, :]
5%
a[2, :, 1, :]
5%
a[:, :, 1, 2]
9%
a[1, 2, :, :]
20%
Посмотреть результаты
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.array([[1, 3], [5, 7]])
a[:, 0] = 0
a[1, :] = 1
print(a.sum())
Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
23%
2
7%
3
12%
4
23%
5
5%
6
6%
7
24%
Посмотреть результаты
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(3, 2)
ia = np.array(((0, 0), (0, 1)))
ja = np.array(((1, 0), (0, 0)))
b = a[ia, ja]
print(b.sum() + b.ndim + b.size)
Выберите правильный вариант
Anonymous Quiz
4%
3
6%
5
11%
6
11%
7
9%
8
13%
9
7%
10
6%
12
31%
Посмотреть результаты
Что выведет код ?
import numpy as np
a = np.array([3, 1, 2])
ia = np.array([True, False, True])
print(a[ia].sum())
🔥1
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
ia = np.array([True >> 0, False, True])
print(a[ia].sum())