NEW BOT Телеграм, страница

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)

👍1💊1

114 voters377 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для балансировки несбалансированных данных?

Anonymous Quiz

💊1

107 voters371 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Чем отличаются str и repr?

str предназначен для отображения понятного текста для пользователя, repr — для отображения точного представления объекта для разработчика.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

361 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает переобучение, используя L2 регуляризацию?

Anonymous Quiz

121 voters366 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для обнаружения выбросов путем построения гиперплоскостей, отделяющих аномалии от нормальных данных?

Anonymous Quiz

Метод опорных векторов (SVM)

Логистическая регрессия

100 voters358 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 При свёртке картинки HxW матрицей 3x3, что получится в итоге?

Результирующий размер изображения будет (H−2)×(W−2)(H-2) \times (W-2), если не использовать дополнение, так как свёртка "обрезает" края.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

344 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для уменьшения дисперсии в ансамблевом обучении?

Anonymous Quiz

91 voters344 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для снижения размерности данных, учитывающий корреляцию между переменными?

Anonymous Quiz

Многомерный масштабирование

78 voters331 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 В чем разница между командами DELETE и TRUNCATE?

`DELETE` удаляет строки из таблицы на основе указанного условия и записывает каждое удаление в журнал транзакций, что позволяет выполнить откат операции. `TRUNCATE` быстро удаляет все строки из таблицы, не записывая в журнал отдельные удаления, что делает эту операцию быстрой, но необратимой.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

341 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию, используя взвешивание слабых моделей?

Anonymous Quiz

💊6🤔1

109 voters338 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию, комбинируя деревья решений с заменой?

Anonymous Quiz

98 voters316 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие подходы понижения размерности известны?

Основные подходы понижения размерности включают метод главных компонент (PCA), сингулярное разложение (SVD), t-SNE и UMAP. PCA снижает размерность данных, находя новые оси, которые объясняют наибольшую дисперсию данных. t-SNE и UMAP используются для визуализации данных в пространстве низкой размерности, сохраняя их топологическую структуру. Эти методы позволяют уменьшить количество признаков при сохранении важной информации.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

323 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации временных рядов на основе их циклических паттернов?

Anonymous Quiz

Decision Tree

11%

Логистическая регрессия

72%

Fourier Analysis