NEW BOT Телеграм, страница

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

416 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Что такое метод опорных векторов (SVM)?

Anonymous Quiz

22%

Алгоритм кластеризации

Способ нормализации данных

💊9

139 voters409 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности часто используется для визуализации данных?

Anonymous Quiz

💊19🤔8👍2

108 voters397 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

420 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности часто используется для визуализации данных?

Anonymous Quiz

💊24🤔9

123 voters437 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод часто применяют для оценки точности модели классификации?

Anonymous Quiz

💊1

121 voters426 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

419 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для уменьшения размерности данных?

Anonymous Quiz

K-means

88%

T-SNE

Логистическая регрессия

Линейная регрессия

134 voters407 views20:01

Data Science | Тесты

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

Anonymous Quiz

Support Vector Machine

💊2

116 voters392 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

409 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Что измеряет метрика ROC AUC?

Anonymous Quiz

12%

Точность модели

83%

Площадь под кривой ROC

Временную сложность алгоритма

Количество ошибок модели

🤔1💊1

155 voters413 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Что такое ансамблевое обучение?

Anonymous Quiz

Техника выбора модели

Метод уменьшения размерности

88%

Комбинация нескольких моделей

Способ нормализации данных

120 voters382 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

417 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для кластеризации текстов на основе смысловых значений слов?

Anonymous Quiz

Decision Tree

Логистическая регрессия

💊5

133 voters428 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие технологии применяют для больших данных?

Anonymous Quiz

💊2

146 voters407 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Чем отличается градиентный спуск от SGD?

Градиентный спуск использует весь набор данных для вычисления градиента и обновления параметров, что требует значительных вычислительных ресурсов. Стохастический градиентный спуск (SGD) обновляет параметры после каждого примера или мини-батча, что ускоряет обучение, но может быть менее стабильным. SGD часто сходится быстрее, но может застревать в локальных минимумах.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

407 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод в машинном обучении используется для балансировки классов в несбалансированных данных?

Anonymous Quiz

12%

K-ближайших соседей (KNN)

Случайный лес

73%

SMOTE