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

👍3

529 views16:01

Data Science | Тесты

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

Anonymous Quiz

Логистическая регрессия

158 voters501 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает переобучение, нормализуя данные на каждой скрытой слое?

Anonymous Quiz

🤔1

140 voters477 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Что такое мультиколлинеарность?

Это ситуация, когда признаки сильно коррелируют друг с другом.
- Это вызывает нестабильность линейных моделей, так как коэффициенты могут становиться большими и неинтерпретируемыми.
- Решения: удаление зависимых признаков, PCA, L1-регуляризация (Lasso).

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

474 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какая техника используется для обработки естественного языка?

Anonymous Quiz

Convolutional Neural Networks (CNN)

Latent Dirichlet Allocation (LDA)

Time Series Analysis

91%

Natural Language Processing (NLP)

💊4

152 voters474 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию, комбинируя модели с заменой?

Anonymous Quiz

124 voters456 views09:02

Data Science | Тесты

🤔

Что такое пи вэлью?

P-value — это вероятность того, что наблюдаемые данные или более экстремальные данные могли бы возникнуть при условии, что нулевая гипотеза верна. В контексте статистических тестов, маленькое значение p-value указывает на то, что нулевая гипотеза может быть отвергнута в пользу альтернативной гипотезы. Обычно порог значимости устанавливается на уровне 0.05, и если p-value меньше этого порога, нулевая гипотеза отвергается. P-value не говорит о размере эффекта, а лишь о степени уверенности в полученных данных.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

488 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод оптимизации используется для минимизации функции потерь путем учета как первого, так и второго моментов градиентов?

Anonymous Quiz

💊1

130 voters481 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию в ансамблевых моделях, используя взвешивание?

Anonymous Quiz

💊1

109 voters466 views09:02

Data Science | Тесты

🤔

В чём разница между методом GMM и K-Means?

1. K-Means:
o Основан на разделении данных по расстояниям до центроидов (жёсткое разделение).
o Каждая точка принадлежит только одному кластеру.
2. GMM (Gaussian Mixture Model):
o Использует вероятностный подход: каждая точка имеет вероятность принадлежности к каждому кластеру (мягкое разделение).
o Кластеры формируются на основе распределений Гаусса, что делает GMM более гибким для сложных данных.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

502 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию, добавляя случайные шумы в данные?

Anonymous Quiz

💊21

133 voters486 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для кластеризации данных на основе плотности?

Anonymous Quiz

Иерархическая кластеризация

T-SNE

128 voters476 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Какой оптимизатор выбрать для обучения нейронной сети?

Adam часто используется из-за адаптивного шага обучения. SGD предпочтителен для больших данных.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

459 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод оптимизации используется для минимизации функции потерь путем адаптивного изменения скорости обучения?

Anonymous Quiz

11%

Градиентный спуск

23%

Стохастический градиентный спуск

122 voters477 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод использует алгоритм ожидаемого максимума для кластеризации данных?

Anonymous Quiz

Gaussian Mixture Models

25%

Hierarchical Clustering

91 voters454 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Сравнение архитектуры RNN, CNN, трансформера?

RNN обрабатывает данные последовательно и хорошо работает с временными рядами или текстами, но страдает от проблем с градиентами и плохо масштабируется. CNN извлекает локальные признаки через свёртки, изначально предназначен для изображений, но может применяться к тексту. Трансформер использует механизм внимания, обрабатывает всё параллельно и учитывает контекст целиком, что делает его эффективным в работе с языком и последовательностями.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

💊1

495 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в ансамблевом обучении?

Anonymous Quiz