Data Science | Тесты

Скорость поиска в хэш-таблице (например, HashMap) в среднем составляет O(1), так как ключи напрямую отображаются в индекс с помощью хэш-функции. В худшем случае, при коллизиях, время поиска может увеличиваться до O(n), если хэш-таблица не оптимизирована или используется неэффективная стратегия разрешения коллизий. Однако в большинстве случаев эффективные хэш-функции и методы обработки коллизий поддерживают близкую к O(1) скорость.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

366 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для выделения линейных комбинаций признаков, которые максимизируют разницу между классами?

Anonymous Quiz

103 voters379 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используют для уменьшения дисперсии оценок модели в кросс-валидации?

Anonymous Quiz

31%

Bootstrap Aggregating

11%

Principal Component Analysis

53%

K-fold Cross Validation

Random Subsampling

👍1💊1

95 voters380 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Какой функционал оптимизируется в задаче линейной регрессии? Как записать это в векторной записи?

Оптимизируется ошибка между предсказанными и фактическими значениями, минимизируя среднеквадратичное отклонение, что позволяет определить параметры модели.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

385 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации изображений?

Anonymous Quiz

K-ближайших соседей

Линейная регрессия

94%

Convolutional Neural Networks (CNN)

Логистическая регрессия

141 voters385 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Что такое метод k-средних (k-means)?

Anonymous Quiz

Метод уменьшения размерности

130 voters380 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 В чем разница между pivot и pivot_table?

`pivot` может создавать новый производный DataFrame, переформатируя исходный DataFrame. Он не поддерживает агрегацию данных. `pivot_table` делает то же самое, что и `pivot`, но также поддерживает агрегацию данных, позволяя использовать функции агрегирования, такие как суммирование, среднее и т.д.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

377 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации изображений?

Anonymous Quiz

K-ближайших соседей

Линейная регрессия

93%

Convolutional Neural Networks (CNN)

Логистическая регрессия

134 voters376 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для оценки неопределенности в прогнозах нейросетей?

Anonymous Quiz

34%

Dropout в тестовом режиме

83 voters346 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Что такое Median?

Это центральное значение упорядоченного ряда.
- Если количество элементов нечетное, медиана – это средний элемент.
- Если четное, медиана – среднее двух центральных значений.
Медиана менее чувствительна к выбросам, чем среднее (Mean).

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

💊1

335 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для выделения скрытых факторов в данных с учетом неотрицательных ограничений?

Anonymous Quiz

84 voters321 views20:01

Anonymous Quiz

77 voters305 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 В чем разница между классификацией и регрессией?

Классификация определяет категории, а регрессия – непрерывные значения. Например, классификация предсказывает класс, а регрессия – числовой результат.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

302 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод оценки помогает избежать переобучения модели?

Anonymous Quiz

49%

Кросс-валидация

Гиперпараметрическая оптимизация

44%

Регуляризация

Аугментация данных

💊5

106 voters293 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для классификации текстовых данных с учетом частотных характеристик слов?

Anonymous Quiz

87 voters276 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Как работает градиентный бустинг регрессор?

Это ансамблевый метод, который комбинирует множество слабых моделей (обычно деревьев решений) для улучшения качества предсказаний:
1. Первая модель предсказывает исходные данные, а остатки ошибок передаются следующей.
2. Каждое новое дерево обучается на ошибках предыдущих, уменьшая отклонения.
3. Градиентный спуск минимизирует ошибку, выбирая оптимальные веса.
4. Итоговое предсказание – это взвешенная сумма предсказаний всех деревьев.
Градиентный бустинг хорошо работает с нелинейными зависимостями и устойчив к выбросам.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

285 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для оценки модели с дисбалансированными данными?

Anonymous Quiz