Data Science | Тесты
Open in Telegram
Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @easyoffer_adv
Show more
Network:2 665
Subscribers
No data24 hours
-47 days
-1530 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
July '26
July '26
+9
in 0 channels
June '26
+29
in 0 channels
Get PRO
May '26
+22
in 0 channels
Get PRO
April '26
+45
in 0 channels
Get PRO
March '26
+46
in 0 channels
Get PRO
February '26
+104
in 0 channels
Get PRO
January '26
+81
in 0 channels
Get PRO
December '25
+46
in 0 channels
Get PRO
November '25
+121
in 0 channels
Get PRO
October '25
+130
in 1 channels
Get PRO
September '25
+88
in 0 channels
Get PRO
August '25
+79
in 0 channels
Get PRO
July '25
+92
in 1 channels
Get PRO
June '25
+98
in 1 channels
Get PRO
May '25
+112
in 1 channels
Get PRO
April '25
+139
in 0 channels
Get PRO
March '25
+460
in 3 channels
Get PRO
February '25
+264
in 3 channels
Get PRO
January '25
+165
in 53 channels
Get PRO
December '24
+107
in 0 channels
Get PRO
November '24
+123
in 1 channels
Get PRO
October '24
+226
in 24 channels
Get PRO
September '24
+406
in 321 channels
Get PRO
August '24
+177
in 0 channels
Get PRO
July '24
+277
in 55 channels
Get PRO
June '24
+426
in 241 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 14 July | 0 | |||
| 13 July | 0 | |||
| 12 July | +1 | |||
| 11 July | +1 | |||
| 10 July | 0 | |||
| 09 July | 0 | |||
| 08 July | +2 | |||
| 07 July | 0 | |||
| 06 July | +1 | |||
| 05 July | 0 | |||
| 04 July | +1 | |||
| 03 July | +1 | |||
| 02 July | +1 | |||
| 01 July | +1 |
Channel Posts
🤔 Какой метод уменьшения размерности используется для визуализации данных, сохраняя локальные структуры и расстояния между точками?
| 2 | 🤔 В чем отличия между loc и iloc?
В pandas `loc` используется для доступа по метке (label) индекса, а `iloc` — для доступа по числовому индексу, независимо от того, как промаркированы индексы.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 87 |
| 3 | 🤔 Какой метод оценки используется для уменьшения выбросов в данных? | 138 |
| 4 | 🤔 Как работает where?
Функция where возвращает элементы, соответствующие условию:
1. В SQL — фильтрует строки, соответствующие критериям.
2. В NumPy — выбирает элементы массива по условию или заменяет значения.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 146 |
| 5 | 🤔 Какой метод позволяет оценивать важность признаков в модели? | 161 |
| 6 | 🤔 Какой алгоритм часто используется для прогнозирования временных рядов? | 166 |
| 7 | 🤔 Разница между K-Means и KNN
1. K-Means (кластеризация):
o Используется для группировки данных в кластеры на основе схожести.
o Это алгоритм обучения без учителя.
o Результат — центры кластеров, данные распределяются вокруг них.
2. KNN (K-Nearest Neighbors):
o Алгоритм классификации или регрессии, находящий ближайших соседей для прогнозирования.
o Это алгоритм обучения с учителем.
o Результат зависит от разметки данных (меток классов).
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 183 |
| 8 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для прогнозирования последовательностей данных, таких как текст или временные ряды? | 186 |
| 9 | 🤔 Какой метод оптимизации используется для обучения нейронных сетей? | 198 |
| 10 | 🤔 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 | 205 |
| 11 | 🤔Какой метод уменьшения размерности сохраняет глобальную структуру данных? | 213 |
| 12 | 🤔 Чем отличаются str и repr?
str предназначен для отображения понятного текста для пользователя, repr — для отображения точного представления объекта для разработчика.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 224 |
| 13 | 🤔 Какой метод используется для классификации текстовых данных с учетом частотных характеристик слов? | 216 |
| 14 | 🤔 Какой алгоритм часто используется для прогнозирования временных рядов? | 238 |
| 15 | 🤔 Что известно про оконные функции?
Это SQL-функции, выполняющиеся по окну строк, но не сворачивающие их в одно значение.
- Используются с OVER().
- Примеры: ROW_NUMBER(), RANK(), LEAD(), LAG(), SUM() OVER(), AVG() OVER().
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 220 |
| 16 | 🤔 Какая библиотека используется для манипуляции с таблицами в Python? | 247 |
| 17 | 🤔 Как работают несимметрические метрики?
Несимметрические метрики в контексте машинного обучения оценивают модель, акцентируя внимание на одном классе или типе ошибки больше, чем на других. Это особенно полезно в случаях, когда стоимость одного типа ошибки значительно выше другого. Примером несимметричной метрики является F1-score, который более чувствителен к классам с меньшим числом образцов или когда важно сбалансировать точность и полноту.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 246 |
| 18 | 🤔 Какие методы улучшают предсказания временных рядов? | 227 |
| 19 | 🤔 Какой метод оптимизации используется для обучения нейронных сетей? | 229 |
| 20 | 🤔 Что известно о Gradient-boosted trees?
Это ансамблевый метод, строящий модель как последовательность слабых моделей (обычно деревьев), где каждая новая модель корректирует ошибки предыдущей. Он использует градиентный спуск по функции потерь. Обладает высокой точностью и хорошо работает с табличными данными, но чувствителен к гиперпараметрам. Популярные реализации — XGBoost, LightGBM, CatBoost.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 243 |
