NEW BOT Телеграм, страница

P-value — это вероятность того, что наблюдаемые данные или более экстремальные данные могли бы возникнуть при условии, что нулевая гипотеза верна. В контексте статистических тестов, маленькое значение p-value указывает на то, что нулевая гипотеза может быть отвергнута в пользу альтернативной гипотезы. Обычно порог значимости устанавливается на уровне 0.05, и если p-value меньше этого порога, нулевая гипотеза отвергается. P-value не говорит о размере эффекта, а лишь о степени уверенности в полученных данных.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

396 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает размерность, сохраняя дисперсию данных?

Anonymous Quiz

112 voters385 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для выявления скрытых тем в текстах?

Anonymous Quiz

Logistic Regression

55%

LDA (Latent Dirichlet Allocation)

40%

TF-IDF

K-means

🔥1

101 voters348 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Что такое бэкпропагейшен (Backpropagation)?

Это алгоритм обновления весов в нейросети путем распространения ошибки от выхода к входу:
1. Прямой проход – данные проходят через сеть, вычисляя предсказания.
2. Вычисление ошибки – разница между предсказанием и истинным значением.
3. Обратное распространение ошибки – градиенты ошибки передаются назад через слои с помощью правила цепочки (chain rule).
4. Обновление весов – веса корректируются методом градиентного спуска.
Бэкпропагейшен – ключевой алгоритм, позволяющий обучать глубокие нейронные сети.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

378 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой алгоритм используется для имитации недостающих значений?

Anonymous Quiz

121 voters379 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод оптимизации применяется для поиска минимума функции?

Anonymous Quiz

💊24

106 voters379 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Почему считается, что случайный лес не переобучается?

Считается, что случайный лес не склонен к переобучению, потому что он усредняет предсказания большого количества деревьев решений, каждое из которых обучается на случайной подвыборке данных и случайных признаках. Этот процесс помогает уменьшить влияние отдельных переобученных деревьев на финальное предсказание. В результате модель становится более устойчивой к ошибкам и шуму в данных. Кроме того, случайный лес не сильно зависит от малозначимых признаков, так как случайные выборки уменьшают их влияние.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥1

389 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Что такое метод опорных векторов (SVM)?

Anonymous Quiz

21%

Алгоритм кластеризации

Способ нормализации данных

💊9

131 voters384 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности часто используется для визуализации данных?

Anonymous Quiz

💊19🤔8👍2

101 voters370 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Как использовать P-value, когда мы проверяем гипотезу?

P-value показывает вероятность получения текущих результатов при условии, что нулевая гипотеза верна. Если P-value ниже уровня значимости, нулевая гипотеза отвергается.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

388 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности часто используется для визуализации данных?

Anonymous Quiz

💊23🤔7

117 voters408 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод часто применяют для оценки точности модели классификации?

Anonymous Quiz

💊1

113 voters394 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Зачем нужен self super?

self указывает на текущий экземпляр класса, а super позволяет обращаться к методам родительского класса, избегая дублирования кода.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

384 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для уменьшения размерности данных?

Anonymous Quiz

K-means

87%

T-SNE

Логистическая регрессия

Линейная регрессия

121 voters374 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод оптимизации используется в алгоритмах машинного обучения для минимизации функции потерь?

Anonymous Quiz

Support Vector Machine

💊2

104 voters357 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Как обучаются линейные модели?

Линейные модели обучаются путём нахождения оптимальных весов, которые минимизируют функцию потери, обычно через градиентный спуск. В случае простых моделей (например, линейной регрессии) может быть использовано аналитическое решение (метод наименьших квадратов). При больших данных или сложных задачах применяется итеративный подход для более эффективной оптимизации.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2

372 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Что измеряет метрика ROC AUC?

Anonymous Quiz

13%

Точность модели

81%

Площадь под кривой ROC

Временную сложность алгоритма

Количество ошибок модели

🤔1💊1

144 voters380 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Что такое ансамблевое обучение?

Anonymous Quiz

Техника выбора модели

Метод уменьшения размерности

87%

Комбинация нескольких моделей

Способ нормализации данных

108 voters354 views09:01

Data Science | Тесты

🤔

Разница между K-Means и KNN

1. K-Means (кластеризация):
o Используется для группировки данных в кластеры на основе схожести.
o Это алгоритм обучения без учителя.
o Результат — центры кластеров, данные распределяются вокруг них.
2. KNN (K-Nearest Neighbors):
o Алгоритм классификации или регрессии, находящий ближайших соседей для прогнозирования.
o Это алгоритм обучения с учителем.
o Результат зависит от разметки данных (меток классов).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍3💊1

382 views16:01

About

Blog

Apps

Platform