Data Science | Тесты
@easy_ds_tests
2.51K subscribers
25 photos
358 links
Cайт easyoffer.ru
Реклама @easyoffer_adv
ВП @easyoffer_vp

Вопросы собесов t.iss.one/+RQVnIJT__Z42ZWUy
Вакансии t.iss.one/+Ir52wMvyEgo5YWIy
Download Telegram
About
Blog
Apps
Platform
Join
Data Science | Тесты
2.51K subscribers
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод оптимизации используется для минимизации функции потерь в нейронных сетях путем адаптивного изменения скорости обучения?
Anonymous Quiz
14%
Градиентный спуск
18%
Стохастический градиентный спуск
12%
RMSProp
56%
Адам
123 voters475 views
Data Science | Тесты
🤔 Когда берём t-критерий, а когда Манна–Уитни?

- t-критерий Стьюдента — применяют, если данные распределены нормально, сравниваются средние двух групп, и желательно равные дисперсии.
- Критерий Манна–Уитни — используется, если нет уверенности в нормальности данных. Это непараметрический тест, сравнивает распределения или медианы.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1💊1
500 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в модели, сохраняя важные признаки?
Anonymous Quiz
27%
Ridge
33%
Lasso
17%
Elastic Net
23%
PCA
138 voters488 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в линейной регрессии?
Anonymous Quiz
42%
Lasso
34%
Ridge
11%
PCA
12%
Elastic Net
116 voters413 views
Data Science | Тесты
🤔 Как строится дерево?

Дерево решений строится путем рекурсивного деления данных на подмножества на основе наилучших признаков, которые уменьшают неопределенность (например, с использованием информации энтропии или критерия Джини). Каждый узел в дереве представляет решение на основе одного признака, а ветви — возможные исходы. Процесс деления продолжается до тех пор, пока все данные в узлах не будут однородными или не будет достигнуто ограничение глубины. Листья дерева содержат финальные предсказания для данных.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
475 views
Data Science | Тесты
🤔 Какие стратегии улучшают обработку больших данных?
Anonymous Quiz
42%
Масштабирование горизонтальное
38%
Оптимизация запросов
9%
Денормализация баз данных
10%
Использование NoSQL баз
💊2
117 voters452 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой алгоритм часто используется для прогнозирования временных рядов?
Anonymous Quiz
7%
Линейная регрессия
85%
ARIMA
7%
Случайный лес
1%
K-means
135 voters414 views
Data Science | Тесты
🤔 Что такое градиентный спуск?

Градиентный спуск — это метод оптимизации, который используется для нахождения минимального значения функции ошибки модели путём итеративного изменения параметров модели (например, весов). На каждом шаге вычисляется градиент функции ошибки по параметрам, и параметры корректируются в направлении, противоположном градиенту. Шаг изменения регулируется параметром скорости обучения (learning rate). Градиентный спуск эффективен для обучения моделей с большим количеством параметров.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
439 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для оценки важности признаков, устраняя менее важные признаки в итеративном процессе?
Anonymous Quiz
39%
PCA
38%
RFE
7%
K-means
16%
Naive Bayes
122 voters456 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшения размерности учитывает только межклассовую дисперсию?
Anonymous Quiz
24%
PCA
32%
LDA
21%
T-SNE
23%
Isomap
95 voters414 views
Data Science | Тесты
🤔 В каких случаях логистическая регрессия на задачах классификации будет работать лучше, чем случайный лес?

Логистическая регрессия может работать лучше, чем случайный лес, когда данные линейно разделимы или когда модель должна быть интерпретируемой. Логистическая регрессия проще и менее склонна к переобучению, особенно на небольших и чистых наборах данных. Случайный лес может давать более сложные предсказания, но при этом быть менее интерпретируемым. В задачах, где важна простота и скорость работы модели, логистическая регрессия может быть предпочтительнее.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
430 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод используется для уменьшения размерности данных путем разложения матриц на неотрицательные множители?
Anonymous Quiz
36%
PCA
30%
LDA
16%
LDA
19%
T-SNE
💊15
118 voters430 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод часто применяют для оценки моделей регрессии?
Anonymous Quiz
85%
MSE
6%
K-means
1%
PCA
8%
Логистическая регрессия
💊2
130 voters407 views
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
473 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод оценивает важность признаков в модели?
Anonymous Quiz
49%
Lasso Regression
2%
k-NN
17%
AdaBoost
32%
PCA
💊1
139 voters457 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой алгоритм часто используют для сокращения размерности данных?
Anonymous Quiz
92%
PCA (Principal Component Analysis)
2%
Linear Regression
4%
K-Nearest Neighbors
3%
Decision Trees
119 voters425 views
Data Science | Тесты
🤔 Виды метрик машинного обучения.

1. Для классификации:
- Accuracy: доля верных предсказаний.
- Precision: точность предсказаний класса.
- Recall: полнота предсказаний класса.
- F1-score: сбалансированная метрика точности и полноты.
- ROC-AUC: качество модели при разных порогах.
2. Для регрессии:
- MSE: среднеквадратичная ошибка.
- MAE: средняя абсолютная ошибка.
- R²: объясненная доля дисперсии.
3. Для кластеризации:
- Silhouette Score: качество разделения кластеров.
- Dunn Index: компактность и разделенность кластеров.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
468 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для анализа временных рядов?
Anonymous Quiz
3%
Logistic Regression
13%
RNN
82%
ARIMA
2%
Naive Bayes
🤔2
141 voters442 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшает переобучение, добавляя регуляризацию в деревья решений?
Anonymous Quiz
9%
L1-регуляризация
18%
L2-регуляризация
53%
Обрезка деревьев
20%
Случайные леса
134 voters444 views
Data Science | Тесты
🤔 Какие знаешь рекомендательные модели?

Модели: коллаборативная фильтрация (на основе пользователей или элементов), контентная фильтрация, гибридные подходы и модели с использованием глубокого обучения (например, нейронные сетевые рекомендатели).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
442 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшения размерности использует разложения матриц?
Anonymous Quiz
54%
PCA
19%
LDA
17%
NMF
10%
T-SNE
121 voters439 views