Data Science | Тесты
رفتن به کانال در Telegram
Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @easyoffer_adv
نمایش بیشتر
شبکه:2 654
مشترکین
-124 ساعت
+27 روز
-630 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اوت '26
اوت '26
+14
در 0 کانالها
ژوئیه '26
+19
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '26
+29
در 1 کانالها
Get PRO
مه '26
+22
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+45
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+46
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+104
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+81
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+46
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+121
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+130
در 1 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+88
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '25
+79
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+92
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+98
در 1 کانالها
Get PRO
مه '25
+112
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+139
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '25
+460
در 3 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+264
در 3 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+165
در 53 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+107
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+123
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+226
در 24 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+406
در 321 کانالها
Get PRO
اوت '24
+177
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+277
در 55 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+426
در 241 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 27 اوت | 0 | |||
| 26 اوت | 0 | |||
| 25 اوت | +2 | |||
| 24 اوت | 0 | |||
| 23 اوت | +1 | |||
| 22 اوت | 0 | |||
| 21 اوت | 0 | |||
| 20 اوت | +1 | |||
| 19 اوت | +1 | |||
| 18 اوت | +1 | |||
| 17 اوت | +1 | |||
| 16 اوت | 0 | |||
| 15 اوت | 0 | |||
| 14 اوت | 0 | |||
| 13 اوت | 0 | |||
| 12 اوت | 0 | |||
| 11 اوت | +1 | |||
| 10 اوت | +1 | |||
| 09 اوت | 0 | |||
| 08 اوت | 0 | |||
| 07 اوت | 0 | |||
| 06 اوت | 0 | |||
| 05 اوت | 0 | |||
| 04 اوت | +3 | |||
| 03 اوت | +1 | |||
| 02 اوت | 0 | |||
| 01 اوت | +1 |
پستهای کانال
🤔 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
| 2 | 🤔 Какой метод используется для балансировки несбалансированных данных? | 93 |
| 3 | 🤔 Чем отличается итератор от генератора?
Итератор — это объект с методами iter и next, позволяющий поочерёдно перебирать элементы. Генератор — это удобная форма итератора, создаваемая функцией с использованием yield, которая сохраняет своё состояние между вызовами. Итераторы требуют ручной реализации, а генераторы упрощают создание итераций.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 104 |
| 4 | 🤔 Какой метод уменьшает переобучение, ранняя остановка обучения при ухудшении ошибок? | 112 |
| 5 | 🤔 Какой метод уменьшает переобучение, исключая случайные нейроны? | 127 |
| 6 | Пожизненный PRO доступ на easyoffer — по цене одного года!
До 2 сентября вы можете купить PRO навсегда.
Покупаешь один раз — пользуешься всю жизнь.
– База вопросов и задач из собеседований
– Примеры видео-ответов на вопросы
– Записи реальных собеседований
– Тренажеры "Проработка вопросов" и "Реальное собеседование"
– Аналитика требований из вакансий
– Автоотклики на вакансии
– Агрегатор вакансий (скоро)
👉 Купить PRO со скидкой 70%: https://easyoffer.ru/pro | 133 |
| 7 | 🤔 Что такое мультиколлинеарность?
Это ситуация, когда признаки сильно коррелируют друг с другом.
- Это вызывает нестабильность линейных моделей, так как коэффициенты могут становиться большими и неинтерпретируемыми.
- Решения: удаление зависимых признаков, PCA, L1-регуляризация (Lasso).
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 129 |
| 8 | 🤔 Какой метод уменьшает смещение в ансамблевом обучении? | 141 |
| 9 | 🤔 Какие магические методы в python знаешь?
Магические методы в Python — это специальные методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием. Примеры включают `__init__` (конструктор класса), `__str__` (представление объекта в виде строки), `__len__` (возвращает длину объекта) и `__getitem__` (обращение к элементам по индексу). Также есть методы, такие как `__add__` для перегрузки операторов и `__call__`, позволяющий объекту вести себя как функция. Эти методы позволяют кастомизировать поведение объектов Python.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 151 |
| 10 | 🤔 Какой алгоритм используется для уменьшения дисперсии ансамбля моделей? | 158 |
| 11 | 🤔 Какой метод кластеризации наиболее устойчив к выбросам? | 172 |
| 12 | 🤔 Почему считается, что случайный лес не переобучается?
Считается, что случайный лес не склонен к переобучению, потому что он усредняет предсказания большого количества деревьев решений, каждое из которых обучается на случайной подвыборке данных и случайных признаках. Этот процесс помогает уменьшить влияние отдельных переобученных деревьев на финальное предсказание. В результате модель становится более устойчивой к ошибкам и шуму в данных. Кроме того, случайный лес не сильно зависит от малозначимых признаков, так как случайные выборки уменьшают их влияние.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 179 |
| 13 | 🤔 Какой метод используется для уменьшения размерности данных, сохраняя максимальную вариативность? | 179 |
| 14 | 🤔 В чем разница между L1 и L2 регуляризацией?
L1-регуляризация (Lasso) добавляет сумму модулей весов к функции потери, склоняя веса к нулю, что способствует разреженности. L2-регуляризация (Ridge) добавляет сумму квадратов весов, уменьшая их величину, но не зануляя. L1 эффективна для отбора признаков, а L2 — для стабилизации модели и борьбы с переобучением.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 199 |
| 15 | 🤔 Какой метод оптимизации используется для поиска глобального минимума функции потерь, комбинируя преимущества градиентного спуска и моментума? | 205 |
| 16 | 🤔 Как оценивать эффективность работы рекомендательных моделей?
Используются метрики:
1. Precision@K и Recall@K для точности и полноты рекомендаций.
2. NDCG для оценки релевантности на основе позиций элементов.
3. Coverage — доля уникальных рекомендованных элементов.
4. Оценка на основе A/B-тестов или пользовательских метрик, таких как удержание.
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 199 |
| 17 | 🤔 Какой метод машинного обучения используется для задач классификации, когда данные содержат как числовые, так и категориальные признаки? | 203 |
| 18 | 🤔 Что известно о ML дизайне?
ML-дизайн включает выбор модели, структуры данных, метрик и процесса обучения для конкретной задачи. Важные аспекты:
• Постановка задачи (классификация, регрессия, кластеризация).
• Подготовка данных (очистка, масштабирование, выделение признаков).
• Выбор и настройка модели, а также оптимизация гиперпараметров.
• Оценка результатов (использование метрик качества и валидации).
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 207 |
| 19 | 🤔 Какие алгоритмы наиболее подходят для обработки текста? | 228 |
| 20 | 🤔 Что такое мультиколлинеарность?
Это ситуация, когда признаки сильно коррелируют друг с другом.
- Это вызывает нестабильность линейных моделей, так как коэффициенты могут становиться большими и неинтерпретируемыми.
- Решения: удаление зависимых признаков, PCA, L1-регуляризация (Lasso).
Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний | 234 |
