Data Science | Тесты
2.52K subscribers
25 photos
367 links
Cайт easyoffer.ru
Реклама @easyoffer_adv
ВП @easyoffer_vp

Вопросы собесов t.iss.one/+RQVnIJT__Z42ZWUy
Вакансии t.iss.one/+Ir52wMvyEgo5YWIy
Download Telegram
🤔 Какой метод снижает дисперсию ансамблевой модели в машинном обучении?
Anonymous Quiz
66%
Бэггинг
18%
Градиентный бустинг
13%
Случайные леса
3%
Стеккинг
🤔 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
🤔 Какой метод уменьшения размерности часто используется для визуализации данных?
Anonymous Quiz
42%
PCA
50%
T-SNE
7%
LDA
2%
NMF
🤔 Какой метод машинного обучения используется для анализа изображений и распознавания объектов на основе их особенностей?
Anonymous Quiz
3%
Decision Tree
3%
Логистическая регрессия
87%
Convolutional Neural Networks (CNN)
6%
Автоэнкодеры
🤔 Почему хорошо работает случайный лес?

Случайный лес работает хорошо, потому что он сочетает предсказания множества независимых деревьев решений, что снижает вероятность переобучения и увеличивает общую точность модели. Каждое дерево строится на случайной подвыборке данных и случайных признаках, что обеспечивает разнообразие моделей. За счёт этого случайный лес становится устойчивым к шуму и переобучению, предоставляя более стабильные и обобщающие предсказания. Модель также устойчива к выбросам и может эффективно работать с большим количеством признаков.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔 Какой алгоритм находит ближайших соседей по эвклидовому расстоянию?
Anonymous Quiz
1%
Decision Tree
2%
Random Forest
97%
K-Nearest Neighbors
0%
Gradient Boosting
🤔 Что знаешь про early stopping?

Early stopping — это техника регуляризации, которая завершает обучение модели, если метрика качества на валидационном наборе перестаёт улучшаться. Это предотвращает переобучение, позволяя сохранить оптимальные параметры до ухудшения обобщающей способности. Метод основан на мониторинге функции ошибки или качества модели во время каждой итерации обучения.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔 Какой метод используется для выбора наиболее важных признаков в модели?
Anonymous Quiz
58%
PCA
27%
Lasso
8%
K-means
7%
Decision Tree
🔥1
🤔 Какой алгоритм машинного обучения хорошо работает с линейно неразделимыми данными?
Anonymous Quiz
32%
Линейная регрессия
18%
K-ближайших соседей
44%
Метод опорных векторов с ядром
6%
Метод опорных векторов с ядром
💊10
🤔 Какие есть детекторы и архитектуры в CV?

Классические: SIFT, HOG. Современные архитектуры: YOLO, SSD, Faster R-CNN для детекции объектов, U-Net, DeepLab для сегментации.


Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию в регрессии с L1 и L2 штрафами?
Anonymous Quiz
12%
Ridge Regression
22%
Lasso
62%
Elastic Net
4%
PCA
🤔 Какой метод машинного обучения находит ближайших соседей данных точек?
Anonymous Quiz
12%
K-Means Clustering
2%
Random Forest
84%
K-Nearest Neighbors
2%
Support Vector Machines