Data Science | Тесты
Open in Telegram
Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @easyoffer_adv
Show more
Network:2 667
Subscribers
No data24 hours
-57 days
-1730 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
July '26
July '26
+7
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 | |
| 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 сохраняет глобальную структуру данных?
| 2 | 🤔 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 | 94 |
| 3 | 🤔 Какой метод используется для классификации текстовых данных с учетом частотных характеристик слов? | 122 |
| 4 | 🤔 Какой алгоритм часто используется для прогнозирования временных рядов? | 156 |
| 5 | 🤔 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 | 153 |
| 6 | 🤔 Какая библиотека используется для манипуляции с таблицами в Python? | 174 |
| 7 | 🤔 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 | 174 |
| 8 | 🤔 Какие методы улучшают предсказания временных рядов? | 175 |
| 9 | 🤔 Какой метод оптимизации используется для обучения нейронных сетей? | 180 |
| 10 | 🤔 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 | 186 |
| 11 | 🤔 Какой метод уменьшает дисперсию в модели нейронной сети? | 185 |
| 12 | 🤔 Какая модель машинного обучения чаще всего используется для анализа текстовых данных? | 193 |
| 13 | 🤔 Что такое градиентный спуск?
Градиентный спуск — это метод оптимизации, который используется для нахождения минимального значения функции ошибки модели путём итеративного изменения параметров модели (например, весов). На каждом шаге вычисляется градиент функции ошибки по параметрам, и параметры корректируются в направлении, противоположном градиенту. Шаг изменения регулируется параметром скорости обучения (learning rate). Градиентный спуск эффективен для обучения моделей с большим количеством параметров.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 212 |
| 14 | 🤔 Какой метод часто применяют для обнаружения выбросов в данных? | 223 |
| 15 | 🤔 Как систематическая ошибка и дисперсии связаны между собой?
Высокая систематическая ошибка (bias) уменьшает сложность модели, но снижает точность, а высокая дисперсия (variance) приводит к переобучению. Баланс между ними важен для оптимальной работы модели.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 238 |
| 16 | 🤔 Какой метод используется для создания рекомендаций на основе сходства пользователей? | 240 |
| 17 | 🤔 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 | 243 |
| 18 | 🤔 Что измеряет метрика F1-score? | 239 |
| 19 | 🤔 Какой метод часто применяют для оценки классификационных моделей? | 233 |
| 20 | 🤔 Какие проблемы могут возникнуть при прогнозе LTV на полгода вперед?
Основные проблемы при прогнозе LTV (Lifetime Value) на длительный срок включают в себя высокую неопределённость в поведении пользователей, изменение рыночных условий и устаревание данных. Кроме того, прогнозы могут быть неточными из-за сезонных изменений или новых факторов, которые не были учтены в модели. Также возможна недостаточность данных для точного прогнозирования поведения пользователей на долгий срок. Модели могут переоценивать или недооценивать реальные значения LTV.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 226 |
