Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для снижения размерности данных путем разложения тензоров?

Anonymous Quiz

Decision Tree

Логистическая регрессия

88%

Tensor Decomposition

Автоэнкодеры

💊1

170 voters558 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Что такое переобучение модели?

Переобучение (overfitting) происходит, когда модель слишком точно запоминает данные обучающей выборки, вместо того чтобы учить общие закономерности. В результате она плохо обобщает знания на новые данные и показывает высокую ошибку на тестовой выборке. Переобучение возникает, если модель слишком сложна или в обучающей выборке присутствует шум. Для борьбы с переобучением применяются методы регуляризации, кросс-валидации и увеличение объёма данных.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥3

602 views16:01

Data Science | Тесты

🤔Что такое out-of-bag (OOB) оценка в случайном лесе?

Anonymous Quiz

Метод нормализации данных

69%

Внутренний метод проверки модели

Алгоритм кластеризации

14%

Способ уменьшения размерности

155 voters574 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для выбора лучших признаков модели?

Anonymous Quiz

156 voters513 views09:01

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

🔥2

585 views16:02

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию, используя случайное исключение нейронов?

Anonymous Quiz

179 voters583 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию в ансамблевых моделях?

Anonymous Quiz

💊6🤔2

153 voters564 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Чем отличается градиентный спуск от SGD?

Градиентный спуск использует весь набор данных для вычисления градиента и обновления параметров, что требует значительных вычислительных ресурсов. Стохастический градиентный спуск (SGD) обновляет параметры после каждого примера или мини-батча, что ускоряет обучение, но может быть менее стабильным. SGD часто сходится быстрее, но может застревать в локальных минимумах.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

586 views16:02

Data Science | Тесты

🤔 Какой алгоритм используется для временных рядов для предсказания будущих значений?

Anonymous Quiz

Decision Trees

Support Vector Machines

87%

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)K-Means

💊25

182 voters583 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию, обучая модели на мета-уровне?

Anonymous Quiz

157 voters557 views09:02

Data Science | Тесты

🤔 Что такое recall?

Recall (полнота) — это метрика, показывающая, какая доля истинных положительных случаев была правильно предсказана моделью. Она рассчитывается как отношение количества истинно положительных предсказаний к сумме истинно положительных и ложно отрицательных. Recall важен, когда важно минимизировать количество пропущенных положительных случаев. Высокий recall означает, что модель почти не пропускает положительные случаи.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

603 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для уменьшения размерности данных, сохраняя как можно больше дисперсии?

Anonymous Quiz

168 voters604 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для обнаружения аномалий путем создания деревьев решений, где аномалии изолируются на верхних уровнях дерева?

Anonymous Quiz

Метод ближайших соседей

172 voters595 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Где вообще используются линейные модели?

Линейные модели применяются в задачах с линейной зависимостью, таких как регрессия для предсказания спроса или цен, классификация в кредитных скорингах, а также в задачах с высоким соотношением признаков к данным.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1

592 views16:02

Data Science | Тесты

🤔 Какой индекс часто используется для оценки качества кластеризации?

Anonymous Quiz

171 voters562 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для повышения точности путем создания мета-модели на основе предсказаний нескольких базовых моделей?

Anonymous Quiz

154 voters556 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Как делается прунинг деревьев?

1. Pre-pruning: остановка роста дерева по заранее заданным критериям (глубина, минимальный размер листа).
2. Post-pruning: удаление "слабых" ветвей после построения дерева для улучшения обобщения.
3. Метрики, такие как ошибка на валидационной выборке, помогают оценить, какие ветви обрезать.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥3

599 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации на основе вероятностей?

Anonymous Quiz

Линейная регрессия

K-ближайших соседей

11%

Метод опорных векторов