NEW BOT Телеграм, страница

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

Data Science | Тесты

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

Anonymous Quiz

Decision Tree

Логистическая регрессия

💊5

122 voters397 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие технологии применяют для больших данных?

Anonymous Quiz

💊1

134 voters370 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

368 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

74%

SMOTE