Data Science | Тесты
@easy_ds_tests
2.54K subscribers
25 photos
383 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
2.54K subscribers
Data Science | Тесты
🤔 Что известно о ML дизайне?

ML-дизайн включает выбор модели, структуры данных, метрик и процесса обучения для конкретной задачи. Важные аспекты:
• Постановка задачи (классификация, регрессия, кластеризация).
• Подготовка данных (очистка, масштабирование, выделение признаков).
• Выбор и настройка модели, а также оптимизация гиперпараметров.
• Оценка результатов (использование метрик качества и валидации).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
382 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации текстовых данных с учетом порядка слов?
Anonymous Quiz
3%
Линейная регрессия
5%
K-means
84%
N-grams
9%
Логистическая регрессия
💊4
128 voters380 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод используется для обнаружения аномалий в данных?
Anonymous Quiz
74%
Isolation Forest
3%
Linear Regression
21%
K-means Clustering
3%
Decision Tree
116 voters363 views
Data Science | Тесты
🤔 Какая скорость поиска в хэш-таблице

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
363 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для выделения линейных комбинаций признаков, которые максимизируют разницу между классами?
Anonymous Quiz
53%
PCA
22%
LDA
23%
T-SNE
3%
T-SNE
102 voters375 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод используют для уменьшения дисперсии оценок модели в кросс-валидации?
Anonymous Quiz
31%
Bootstrap Aggregating
11%
Principal Component Analysis
52%
K-fold Cross Validation
6%
Random Subsampling
👍1💊1
94 voters376 views
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
379 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации изображений?
Anonymous Quiz
4%
K-ближайших соседей
1%
Линейная регрессия
94%
Convolutional Neural Networks (CNN)
0%
Логистическая регрессия
140 voters377 views
Data Science | Тесты
🤔 Что такое метод k-средних (k-means)?
Anonymous Quiz
5%
Алгоритм регрессии
78%
Метод кластеризации
10%
Метод классификации
8%
Метод уменьшения размерности
129 voters375 views
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
373 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации изображений?
Anonymous Quiz
4%
K-ближайших соседей
2%
Линейная регрессия
92%
Convolutional Neural Networks (CNN)
2%
Логистическая регрессия
133 voters370 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод используется для оценки неопределенности в прогнозах нейросетей?
Anonymous Quiz
33%
Dropout в тестовом режиме
24%
Batch Normalization
21%
L1-регуляризация
22%
Min-Max Scaling
82 voters338 views
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
321 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для выделения скрытых факторов в данных с учетом неотрицательных ограничений?
Anonymous Quiz
28%
PCA
10%
LDA
45%
NMF
18%
T-SNE
83 voters300 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для выделения скрытых факторов в данных с учетом неотрицательных ограничений?
Anonymous Quiz
29%
PCA
17%
LDA
48%
NMF
5%
T-SNE
75 voters283 views
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
295 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод оценки помогает избежать переобучения модели?
Anonymous Quiz
49%
Кросс-валидация
7%
Гиперпараметрическая оптимизация
44%
Регуляризация
0%
Аугментация данных
💊5
104 voters284 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод используется для классификации текстовых данных с учетом частотных характеристик слов?
Anonymous Quiz
1%
Decision Tree
86%
TF-IDF
10%
Naive Bayes
4%
K-means
84 voters271 views
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
277 views
Data Science | Тесты
🤔 Какой метод используется для оценки модели с дисбалансированными данными?
Anonymous Quiz
4%
Точность
63%
F1-score
29%
ROC AUC
3%
Каппа коэффициент
92 voters269 views