Data Science | Тесты

Kanalga Telegram’da o‘tish

Сайт: https://easyoffer.ru/ Все каналы: t.me/+xGeAw6ckJ4liYzQy Контакт для рекламы: @easyoffer_adv

Ko'proq ko'rsatish

Tarmoq:easyoffer Rossiya177 645 Taʼlim46 995

2 671

Obunachilar

-124 soatlar

-67 kunlar

-2230 kunlar

286

Post ko'rishlar

~ 12924 soatlar

~ 15748 soatlar

10.70%

Muloqot nisbati

~ 2

Kuniga postlar

Ads index

beta

Ma'lumot yuklanmoqda...

O'xshash kanallar

Ko'proq kanallar

Kirish va chiqish esdaliklari

---

Obunachilarni jalb qilish

Iyun '26

+29

0 kanalda

May '26

+22

0 kanalda

Get PRO

Aprel '26

+45

0 kanalda

Get PRO

Mart '26

+46

0 kanalda

Get PRO

Fevral '26

+104

0 kanalda

Get PRO

Yanvar '26

+81

0 kanalda

Get PRO

Dekabr '25

+46

0 kanalda

Get PRO

Noyabr '25

+121

0 kanalda

Get PRO

Oktabr '25

+130

1 kanalda

Get PRO

Sentabr '25

+88

0 kanalda

Get PRO

Avgust '25

+79

0 kanalda

Get PRO

Iyul '25

+92

1 kanalda

Get PRO

Iyun '25

+98

1 kanalda

Get PRO

May '25

+112

1 kanalda

Get PRO

Aprel '25

+139

0 kanalda

Get PRO

Mart '25

+460

3 kanalda

Get PRO

Fevral '25

+264

3 kanalda

Get PRO

Yanvar '25

+165

53 kanalda

Get PRO

Dekabr '24

+107

0 kanalda

Get PRO

Noyabr '24

+123

1 kanalda

Get PRO

Oktabr '24

+226

24 kanalda

Get PRO

Sentabr '24

+406

321 kanalda

Get PRO

Avgust '24

+177

0 kanalda

Get PRO

Iyul '24

+277

55 kanalda

Get PRO

Iyun '24

+426

241 kanalda

Sana	Obunachilarni jalb qilish	Esdaliklar	Kanallar
30 Iyun	+1
29 Iyun	0
28 Iyun	0
27 Iyun	0
26 Iyun	+1
25 Iyun	+3
24 Iyun	+1
23 Iyun	+1
22 Iyun	+1
21 Iyun	+2
20 Iyun	+2
19 Iyun	+2
18 Iyun	+2
17 Iyun	0
16 Iyun	0
15 Iyun	0
14 Iyun	0
13 Iyun	0
12 Iyun	0
11 Iyun	+1
10 Iyun	0
09 Iyun	+2
08 Iyun	+2
07 Iyun	+2
06 Iyun	0
05 Iyun	0
04 Iyun	+1
03 Iyun	+1
02 Iyun	+3
01 Iyun	+1

Kanal postlari

🤔 Какая библиотека в Python используется для работы с массивами?

Anonymous voting

2	🤔 Какой метод машинного обучения используется для классификации данных, разделенных нелинейной границей?	135
3	🤔 Какой метод оценки модели основан на информации об ожидаемом риске?	166
4	🤔 Расскажи о Gradient-boosted trees Gradient-boosted trees — это ансамблевый метод машинного обучения, который строит серию деревьев решений, каждое из которых исправляет ошибки предыдущих. Процесс обучения происходит путем последовательного добавления деревьев, каждое из которых минимизирует ошибку путем градиентного спуска, усиливая правильные прогнозы. Gradient boosting широко используется для задач регрессии и классификации, обеспечивая высокую точность и гибкость в работе с разными типами данных. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚Базу Знаний	167
5	🤔 Какой метод используется для определения важности переменных в модели?	172
6	🤔 Какие есть проблемы с Batch Norm? 1. Зависимость от мини-батчей: небольшие батчи могут приводить к нестабильной оценке среднего и дисперсии. 2. Сложности с применением в рекуррентных сетях: последовательность данных может вызывать проблемы с нормализацией. 3. Увеличение вычислительных затрат: дополнительные параметры и операции замедляют обучение. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚Базу Знаний	168
7	🤔 Какой метод регуляризации добавляет штраф за сложность модели?	192
8	🤔 Как избегают коллизии в хеш-таблице Для предотвращения коллизий в хэш-таблице используются методы, такие как цепочки (связывание элементов в списки) и открытая адресация (перенос коллизий в другие доступные ячейки). Метод цепочек добавляет все значения с одинаковым хэшом в связанный список, что позволяет хранить несколько элементов в одной ячейке. В открытой адресации при коллизии выполняется последовательный поиск следующей свободной ячейки. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚Базу Знаний	195
9	🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию в градиентном бустинге?	204
10	🤔 Какой метод уменьшает дисперсию, нормализуя данные на скрытых слоях?	198
11	🤔 Какие подходы понижения размерности известны? Основные подходы понижения размерности включают метод главных компонент (PCA), сингулярное разложение (SVD), t-SNE и UMAP. PCA снижает размерность данных, находя новые оси, которые объясняют наибольшую дисперсию данных. t-SNE и UMAP используются для визуализации данных в пространстве низкой размерности, сохраняя их топологическую структуру. Эти методы позволяют уменьшить количество признаков при сохранении важной информации. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚Базу Знаний	197
12	🤔 Какой метод уменьшает смещение и дисперсию в линейной регрессии?	188
13	🤔 Какой метод уменьшает переобучение, ограничивая норму градиентов?	199
14	🤔 Сравнение архитектуры RNN, CNN, трансформера? RNN обрабатывает данные последовательно и хорошо работает с временными рядами или текстами, но страдает от проблем с градиентами и плохо масштабируется. CNN извлекает локальные признаки через свёртки, изначально предназначен для изображений, но может применяться к тексту. Трансформер использует механизм внимания, обрабатывает всё параллельно и учитывает контекст целиком, что делает его эффективным в работе с языком и последовательностями. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚Базу Знаний	231
15	🤔 Какой метод часто применяют для прогнозирования временных рядов?	212
16	Осталось 3 часа до конца акции: «Пожизненный PRO тариф — по цене 1 года» Поиск работы отнимает силы, время и веру в себя, но не у тех кто использует easyoffer PRO. Успей сделать самую выгодную инвестицию в развитие своей карьеры. Акция закончится уже сегодня 23 июня 23:59 по мск: 👉 https://easyoffer.ru/pro	61
17	🤔 Что такое map оценка? MAP (Mean Average Precision) — это метрика, используемая для оценки качества ранжирования в задачах, где важен порядок релевантных результатов. Она вычисляется как среднее значение Average Precision (AP) для нескольких запросов, где AP измеряет точность на каждой позиции релевантного элемента. MAP часто применяется в системах поиска и рекомендаций для оценки точности ранжированных ответов. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚Базу Знаний	229
18	Последний день акции: «Пожизненный PRO тариф — по цене 1 года» 🚀 PRO включает: – Полный доступ ко всем грейдам и профессиям – База live-coding задач и вопросов из технических собеседований с вероятностью их встречи – Примеры лучших ответов от Senior разработчиков – 1100+ записи реальных собеседований, в том числе в топовые компании (Сбер, Авито, Яндекс, WB, OZON, МТС и др.) – База 400+ тестовых заданий от компаний. – Автоотклики на вакансии в хедхантер – Аналитика ТОП-требований из вакансий для лучшего написания резюме и прохождения ATS систем рекрутеров – Генератор уникального резюме и CV под каждую вакансию – Тренажеры подготовки к собеседованию: «Реальное собеседование» и «Проработка вопросов» по методике интервальных повторений (как Anki) – (скоро) Агрегатор вакансий – (скоро) Сообщество Акция закончится уже сегодня 23 июня 23:59 по мск: 👉 https://easyoffer.ru/pro	128
19	🤔 Какой метод машинного обучения подходит для решения задачи классификации с несколькими классами и большим количеством признаков?	227
20	🤔 Как работает градиентный бустинг регрессор? Это ансамблевый метод, который комбинирует множество слабых моделей (обычно деревьев решений) для улучшения качества предсказаний: 1. Первая модель предсказывает исходные данные, а остатки ошибок передаются следующей. 2. Каждое новое дерево обучается на ошибках предыдущих, уменьшая отклонения. 3. Градиентный спуск минимизирует ошибку, выбирая оптимальные веса. 4. Итоговое предсказание – это взвешенная сумма предсказаний всех деревьев. Градиентный бустинг хорошо работает с нелинейными зависимостями и устойчив к выбросам. Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет Забирай 📚Базу Знаний	233

Barcha postlarni ko‘rish