Data Science | Тесты

🤔 Какой метод оптимизации предотвращает исчезновение градиента?

Anonymous Quiz

18%

👍1

148 voters445 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 В чем разница между листом и кортежем?

В Python список (list) — это изменяемая коллекция объектов, тогда как кортеж (tuple) — неизменяемая. Это значит, что после создания кортежа его нельзя изменить (добавлять элементы, удалять элементы, изменять существующие элементы).

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1

431 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности часто используется для визуализации данных?

Anonymous Quiz

👍1💊1

141 voters427 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какая функция библиотеки NumPy используется для создания массива?

Anonymous Quiz

163 voters394 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

🔥1

399 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для визуализации данных, сохраняя локальные структуры и расстояния между точками?

Anonymous Quiz

🔥2

115 voters397 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в модели ансамбля?

Anonymous Quiz

👍1🔥1

123 voters393 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Зачем нужен метод dir для объектов?

Метод `dir()` в Python возвращает список атрибутов и методов объекта, что помогает разработчику понять структуру объекта и доступные ему функции.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

388 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает смещение при обработке несбалансированных данных?

Anonymous Quiz

👍1🔥1

110 voters379 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию в градиентном бустинге?

Anonymous Quiz

👍1

104 voters382 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Как решить задачу, где присутствует одновременно два target – один categorical, другой continuous?

Используются модели multi-output, которые обучаются на несколько целевых переменных, например, через отдельные выходные слои в нейросети.

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 уменьшения размерности используется для выделения главных компонент, которые объясняют максимальную дисперсию данных?

Anonymous Quiz

106 voters403 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод оптимизации используется для поиска глобального минимума функции потерь в нейронных сетях?

Anonymous Quiz

37%

Градиентный спуск

55%

Стохастический градиентный спуск

Метод Ньютона

Метод опорных векторов

117 voters390 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Как работает Dropout?

Это техника регуляризации в нейросетях, уменьшающая переобучение:
1. На каждой итерации обучения случайно зануляется часть нейронов.
2. Это предотвращает чрезмерную зависимость от отдельных признаков.
3. Во время предсказания Dropout не применяется, а выходы масштабируются.
Dropout делает нейросеть более устойчивой и снижает вероятность переобучения.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥1

402 views16:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в модели случайного леса?

Anonymous Quiz

117 voters385 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод машинного обучения устойчив к переобучению?

Anonymous Quiz

16%

Линейная регрессия

Логистическая регрессия

138 voters359 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Назови формулу линейной модели.

Формула линейной модели имеет вид: `y = w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn`, где `y` — это предсказанная величина, `x1, x2, ..., xn` — входные переменные (признаки), а `w0, w1, ..., wn` — коэффициенты (веса), которые модель подбирает во время обучения. `w0` представляет собой свободный член (смещение или bias). Цель линейной регрессии — найти такие значения весов, которые минимизируют ошибку предсказания.

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 уменьшения размерности часто используется для визуализации данных?

Anonymous Quiz

💊17🤔9

121 voters379 views20:01

Data Science | Тесты

🤔 Какой метод используется для предсказания категориальных переменных на основе вероятностных распределений?

Anonymous Quiz

91 voters349 views09:01

Data Science | Тесты

🤔 Как работает MSE?

MSE (Mean Squared Error) — это метрика, используемая для оценки качества модели регрессии, которая измеряет среднее квадратичное отклонение предсказанных значений от фактических. Она рассчитывается как среднее арифметическое квадратов разности между предсказанными и реальными значениями: `MSE = (1/n) * Σ(actual - predicted)^2`, где n — количество наблюдений. MSE чувствительна к большим ошибкам, так как квадраты отклонений увеличивают вес крупных ошибок. Цель модели — минимизировать MSE, чтобы предсказания были как можно ближе к фактическим значениям.

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

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

394 views16:01

About

Blog

Apps

Platform