现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Data Science | Тесты
前往频道在 Telegram
Cайт easyoffer.ru Реклама @easyoffer_adv ВП @easyoffer_vp Вопросы собесов t.me/+RQVnIJT__Z42ZWUy Вакансии t.me/+Ir52wMvyEgo5YWIy
显示更多2 684
订阅者
无数据24 小时
-37 天
-1930 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
六月 '26
六月 '26
+13
在0个频道中
五月 '26
+22
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+45
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+46
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+104
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+81
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+46
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+121
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+130
在1个频道中
Get PRO
九月 '25
+88
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+79
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+92
在1个频道中
Get PRO
六月 '25
+98
在1个频道中
Get PRO
五月 '25
+112
在1个频道中
Get PRO
四月 '25
+139
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+460
在3个频道中
Get PRO
二月 '25
+264
在3个频道中
Get PRO
一月 '25
+165
在53个频道中
Get PRO
十二月 '24
+107
在0个频道中
Get PRO
十一月 '24
+123
在1个频道中
Get PRO
十月 '24
+226
在24个频道中
Get PRO
九月 '24
+406
在321个频道中
Get PRO
八月 '24
+177
在0个频道中
Get PRO
七月 '24
+277
在55个频道中
Get PRO
六月 '24
+426
在241个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 13 六月 | 0 | |||
| 12 六月 | 0 | |||
| 11 六月 | +1 | |||
| 10 六月 | 0 | |||
| 09 六月 | +2 | |||
| 08 六月 | +2 | |||
| 07 六月 | +2 | |||
| 06 六月 | 0 | |||
| 05 六月 | 0 | |||
| 04 六月 | +1 | |||
| 03 六月 | +1 | |||
| 02 六月 | +3 | |||
| 01 六月 | +1 |
频道帖子
🤔 Какие известны рекомендательные модели?
Content-Based Filtering, Collaborative Filtering, и Hybrid модели. Выбор зависит от задачи и данных.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний
| 2 | 🤔 Какой метод используется для предсказания временных рядов путем моделирования зависимости текущего значения от предыдущих значений? | 93 |
| 3 | 🤔 Какой метод используется для уменьшения размерности данных путем обучения скрытых представлений? | 129 |
| 4 | 🤔 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 | 129 |
| 5 | 🤔 Какой алгоритм используется для анализа текстовых данных и определения схожести между документами? | 160 |
| 6 | 🤔 В чем отличия между char и varchar?
В SQL `CHAR` представляет собой тип данных с фиксированной длиной, тогда как `VARCHAR` — с переменной длиной. `CHAR` быстрее, но потенциально занимает больше места при хранении коротких строк. `VARCHAR` эффективнее использует пространство для хранения текста, размер которого меняется.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 178 |
| 7 | 🤔 Какой метод оптимизации используется для минимизации функции потерь в нейронных сетях путем учета как первого, так и второго моментов градиентов? | 206 |
| 8 | 🤔 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 | 215 |
| 9 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для задач классификации, когда данные содержат как числовые, так и категориальные признаки? | 217 |
| 10 | 🤔 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 | 226 |
| 11 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для выявления скрытых факторов в текстовых данных? | 254 |
| 12 | 🤔 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 | 265 |
| 13 | 🤔 Какой метод используется для обнаружения выбросов в данных? | 278 |
| 14 | 🤔 Почему в нейронных сетях нельзя инициализировать веса нулями?
1. Симметричность: При инициализации весов нулями все нейроны в слое начинают обучение одинаково, что делает их идентичными.
2. Отсутствие обучения: Градиенты для всех нейронов слоя будут одинаковыми, из-за чего они не смогут различаться и обучаться.
3. Решение: Инициализация случайными значениями разрывает симметрию, позволяя нейронам обучаться независимо друг от друга.
Стандартные методы, такие как He или Xavier инициализация, обеспечивают оптимальный начальный размах весов.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 290 |
| 15 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации изображений? | 271 |
| 16 | 🤔 В чем разница между метрикой качества и функцией потери при обучении?
Метрика качества оценивает, насколько хорошо модель работает, сравнивая её предсказания с реальными данными (например, Accuracy, Precision, ROC AUC). Функция потери измеряет ошибку модели и используется во время обучения для минимизации этой ошибки (например, MSE, Cross-Entropy). Метрика качества часто применяется на тестовых данных, а функция потери — на этапе оптимизации модели
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 291 |
| 17 | 🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в модели машинного обучения? | 292 |
| 18 | 🤔 Зачем нужен self super?
self указывает на текущий экземпляр класса, а super позволяет обращаться к методам родительского класса, избегая дублирования кода.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 300 |
| 19 | 🤔 Какая метрика оценивает качество бинарной классификации, учитывая как точность, так и полноту? | 318 |
| 20 | 🤔 Зачем нужен yield вместо return в функции?
`yield` используется в генераторах Python и позволяет функции возвращать промежуточный результат, приостанавливая выполнение функции и сохраняя ее состояние для последующего возобновления. Это эффективно для работы с большими данными или сложными алгоритмами.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 323 |
