Data Science | Тесты

Для предотвращения коллизий в хэш-таблице используются методы, такие как цепочки (связывание элементов в списки) и открытая адресация (перенос коллизий в другие доступные ячейки). Метод цепочек добавляет все значения с одинаковым хэшом в связанный список, что позволяет хранить несколько элементов в одной ячейке. В открытой адресации при коллизии выполняется последовательный поиск следующей свободной ячейки.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1

382 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод повышает интерпретируемость модели при борьбе с мультиколлинеарностью?

Anonymous Quiz

Обычная линейная регрессия (OLR)

30%

Регрессия гребня (Ridge)

30%

Метод опорных векторов (SVM)

34%

Лассо регрессия (Lasso)

102 voters381 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие технологии применяют для больших данных?

Anonymous Quiz

💊8🤔1

125 voters348 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Как работает having?

`HAVING` в SQL используется для фильтрации результатов группировки, которые были созданы с помощью `GROUP BY`. В отличие от `WHERE`, который фильтрует строки до группировки, `HAVING` применяет фильтры уже после того, как данные были агрегированы. Это позволяет отфильтровывать группы на основе агрегатных функций, таких как `COUNT()`, `SUM()` или `AVG()`. Использование `HAVING` удобно, когда требуется отобрать только те группы, которые соответствуют определённым условиям.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

355 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения устойчив к переобучению за счет использования нескольких слабых моделей?

Anonymous Quiz

Логистическая регрессия

💊2

133 voters344 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод снижает размерность данных и увеличивает объяснимость?

Anonymous Quiz

💊1

101 voters301 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Как делается прунинг деревьев?

1. Pre-pruning: остановка роста дерева по заранее заданным критериям (глубина, минимальный размер листа).
2. Post-pruning: удаление "слабых" ветвей после построения дерева для улучшения обобщения.
3. Метрики, такие как ошибка на валидационной выборке, помогают оценить, какие ветви обрезать.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

292 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает размерность данных, сохраняя как можно больше вариации?

Anonymous Quiz

Градиентный спуск

72%

Метод главных компонент

17%

Лассо-регрессия

Бэггинг

💊1

98 voters287 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой алгоритм используется для выявления аномалий в данных?

Anonymous Quiz

👍2

95 voters279 views09:01

Data Science | Тесты

🤔

Как представить модель LTV для бизнеса?

Модель LTV для бизнеса следует представить как инструмент для прогнозирования доходов от клиентов на протяжении их жизненного цикла, что позволяет планировать стратегии удержания, маркетинговые усилия и бюджеты. Важно объяснить, как модель использует данные для определения ключевых показателей, таких как частота покупок, средний чек и продолжительность взаимодействия. Модель должна быть легко интерпретируемой для принятия управленческих решений. Основное внимание должно быть уделено практичес

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1🔥1

282 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для прогнозирования временных рядов с учетом сезонных компонентов?

Anonymous Quiz

Decision Tree

Логистическая регрессия

81%

SARIMA

Автоэнкодеры

102 voters273 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации текстовых данных с учетом порядка слов?

Anonymous Quiz

Логистическая регрессия

💊3

92 voters260 views09:01

Data Science | Тесты

🤔

Как работают несимметрические метрики?

Несимметрические метрики в контексте машинного обучения оценивают модель, акцентируя внимание на одном классе или типе ошибки больше, чем на других. Это особенно полезно в случаях, когда стоимость одного типа ошибки значительно выше другого. Примером несимметричной метрики является F1-score, который более чувствителен к классам с меньшим числом образцов или когда важно сбалансировать точность и полноту.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1

254 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для обработки временных рядов и прогнозирования будущих значений, учитывая долгосрочные зависимости?

Anonymous Quiz

Decision Tree

10%

Логистическая регрессия

79%

LSTM

TF-IDF

👍1

92 voters254 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Что такое градиентный бустинг?

Anonymous Quiz

Метод кластеризации

Метод уменьшения размерности

84%

Ансамблевый метод обучения

Способ нормализации данных

98 voters232 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Какие магические методы в python знаешь?

Магические методы в Python — это специальные методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием. Примеры включают `__init__` (конструктор класса), `__str__` (представление объекта в виде строки), `__len__` (возвращает длину объекта) и `__getitem__` (обращение к элементам по индексу). Также есть методы, такие как `__add__` для перегрузки операторов и `__call__`, позволяющий объекту вести себя как функция. Эти методы позволяют кастомизировать поведение объектов Python.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥2

227 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для построения ансамблевых моделей?

Anonymous Quiz

83%

Случайный лес

К-ближайших соседей

Метод опорных векторов