Ответы на вопросы из коллекции "🌞Нейронные сети / Темы 1-12 / Сборник правильных ответов на отлично! 100/100"

... - это английское название слоя в свёрточной нейронной сети, который уменьшает пространственные размеры карты признаков и повышает устойчивость модели к сдвигам и искажениям

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2496006

Вопрос есть в коллекциях

... - это задача группировки объектов таким образом, чтобы внутри групп объекты были похожи друг на друга

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2496004

Вопрос есть в коллекциях

Порог... - это порог, определяющий принадлежность объекта к классу по вероятности

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2496003

Вопрос есть в коллекциях

... - это функция активации логистической регрессии

tanh
Сигмоида
ReLU

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2496002

Вопрос есть в коллекциях

Распределение ... (или t-распределение) используется при построении доверительных интервалов для среднего на малых выборках и при неизвестной дисперсии

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2496001

Вопрос есть в коллекциях

Для обучения без учителя характерно ...

наличие целевой переменной
нахождение скрытых структур в данных
использование меток классов

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2496000

Вопрос есть в коллекциях

... Кульбака-Лейблера - это мера расхождения между двумя вероятностными распределениями, минимизируемая в алгоритме t-SNE

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495999

Вопрос есть в коллекциях

... нейронная сеть (CNN) - это архитектура нейронных сетей, предназначенная для обработки изображений с учетом локальной структуры данных

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495997

Вопрос есть в коллекциях

Метод AdaBoost минимизирует ...

логистическую функцию потерь
экспоненциальную функцию потерь
среднеквадратичную ошибку

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495692

Вопрос есть в коллекциях

Модель классификации писем показывает плохие результаты на новых данных при отличной точности на обучающей выборке. Какое явление наблюдается и что поможет исправить ситуацию?

Недообучение; следует увеличить число эпох обучения.
Переобучение; следует применить регуляризацию или собрать больше данных.
Недообучение; следует уменьшить скорость обучения.
Переобучение; следует уменьшить сложность признаков.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495691

Вопрос есть в коллекциях

Аналитик обнаружил, что матрица признаков в задаче линейной регрессии - вырожденная (необратимая).<Ьг/> <!>Что необходимо сделать для корректного обучения модели?</1>

Увеличить скорость обучения.
Применить L1-регуляризацию.
Использовать регуляризацию для устранения мульти коллинеарности.
Уменьшить размерность данных.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495690

Вопрос есть в коллекциях

Исследователь хочет выяснить, существует ли значимая разница в уровне удовлетворенности клиентов в двух магазинах. Какую процедуру ему следует применить?</!>

Проверку одной выборки.
Проверку двух выборок.
Кластеризацию.
Построение доверительного интервала.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495689

Вопрос есть в коллекциях

Модель классификации демонстрирует высокое качество на обучении, но низкое - на тестировании. <!>Что поможет решить эту проблему?</|>

Увеличение степени регуляризации.
Уменьшение количества данных.
Исключение кросс-валидации.
Переобучение на тех же данных.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495688

Вопрос есть в коллекциях

Разработчик строит модель для распознавания рукописных цифр. Он рассматривает выбор между классификацией и регрессией. Какой тип задачи и метод наиболее подходят для этого?</!>

Регрессия; использование линейной регрессии.
Классификация; использование свёрточных нейронных сетей (CNN).
Кластеризация; использование метода k-средних (k-means).
Обучение с подкреплением; использование метода Q-Learning.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495687

Вопрос есть в коллекциях

Аналитик применяет метод главных компонент (РСА) для снижения размерности перед обучением классификатора. Какой фактор должен учитывать аналитик при выборе числа главных компонентов?

Число признаков в данных.
Уровень объясняемой дисперсии.
Количество итераций обучения.
Глубину сети.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495686

Вопрос есть в коллекциях

Разработчик обучает свёрточную нейронную сеть для распознавания объектов на изображениях. Как можно уменьшить размерность карты признаков без потери важной информации?</!>

Увеличить шаг свёртки.
Применить pooling.
Увеличить глубину сети.
Уменьшить размер фильтра.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495685

Вопрос есть в коллекциях

Разработчик обучает модель для классификации писем по принципу «спам» или «не спам», используя логистическую регрессию. <!>Что стоит учитывать при обучении этой модели?</1>

Стоит учитывать линейную разделимость классов.
Стоит учитывать отсутствие выбросов.
Стоит учитывать уменьшение признакового пространства.
Стоит учитывать независимость обучающих примеров.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495684

Вопрос есть в коллекциях

Модель линейной регрессии, обученная без регуляризации, показывает хорошее качество на обучении, но плохое на тесте.<Ьг/> Какое улучшение возможно в этом случае?<Д>

Увеличить скорость обучения.
Добавить регуляризацию.
Сократить обучающую выборку.
Уменьшить число признаков без анализа.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495683

Вопрос есть в коллекциях

Исследователь применяет алгоритм K-means для кластеризации клиентов, но не знает, сколько кластеров выбрать. Какую стратегию ему стоит использовать?</!>

Задать случайное количество кластеров.
Использовать метод локтя для выбора числа кластеров.
Применить алгоритм DBSCAN.
Минимизировать количество кластеров.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495682

Вопрос есть в коллекциях

Разработчик строит случайный лес для задачи классификации. <!>Что отличает случайный лес от простого бэггинга?

Применение случайного отбора признаков на каждом узле.
Использование всех признаков на каждом узле.
Обучение только одного дерева.
Использование последовательного обучения моделей.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495681

Вопрос есть в коллекциях

При построении модели обнаружены пропущенные значения в категориальном признаке «город». Как корректно обработать пропуски?</!>

Удалить все строки с пропусками.
Ввести специальную категорию «неизвестно».
Заменить пропуски на наиболее частое значение.
Игнорировать пропуски.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495680

Вопрос есть в коллекциях

Аналитик строит модель для обработки длинных последовательностей и хочет использовать архитектуру, которая поддерживает параллельные вычисления. Какую архитектуру следует выбрать?</!>

RNN
CNN
Transformer
LSTM

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495679

Вопрос есть в коллекциях

Аналитик обнаружил, что данные содержат много выбросов, плохо влияющих на результат кластеризации методом k-средних (K-means). <!>Какой алгоритм лучше применить?</!>

Алгоритм K-means.
Алгоритм DBSCAN.
Метод распространения близости (affinity propagation).
Агломеративная кластеризация.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495678

Вопрос есть в коллекциях

В задаче прогнозирования цен на недвижимость аналитик применил линейную регрессию, но обнаружил высокую ошибку на тестовой выборке. Что вероятнее всего происходит и какие меры следует предпринять?</1>

Модель недообучилась; следует увеличить сложность модели.
Модель переобучилась; следует применить регуляризацию.
Модель недообучилась; следует уменьшить сложность модели.
Модель переобучилась; следует сократить обучающий набор.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495677

Вопрос есть в коллекциях

Аналитик обучает модель градиентного бустинга для регрессии, но замечает ее сильное переобучение.<Ьг/> Какой параметр стоит в первую очередь изменить?</1>

Увеличить глубину деревьев.
Уменьшить скорость обучения (learning rate)
Увеличить размер ансамбля.
Исключить регуляризацию.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495676

Вопрос есть в коллекциях

Аналитик работает с большим количеством категориальных признаков, число уникальных значений которых очень велико.<Ьг/> Какую стратегию кодирования ему выбрать для уменьшения размерности данных?</!>

One-hot Encoding.
Hash Encoding.
Label Encoding.
Прямое заполнение пропусков.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495675

Вопрос есть в коллекциях

Инженер строит модель XGBoost для задачи классификации с несбалансированными классами. <!>Что поможет улучшить качество классификации малых классов?</!>

Игнорирование несбалансированности.
Регулировка весов классов.
Увеличение скорости обучения (learning rate).
Уменьшение числа деревьев.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495674

Вопрос есть в коллекциях

Модель рекуррентной нейронной сети (RNN) плохо запоминает долгосрочные зависимости. <1>Какое решение поможет исправить ситуацию?</1>

Использование модели нейронной сети LSTM или GRU.
Увеличение размера батча.
Применение более глубоких RNN.
Использование только функции активации ReLU.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495673

Вопрос есть в коллекциях

Аналитик замечает, что обучение модели XGBoost становится медленным на больших данных.<Ьг/> <1>Какую стратегию оптимизации можно использовать?</1>

Увеличить глубину деревьев.
Использовать случайную подвыборку объектов и признаков при построении деревьев.
Полностью отказаться от регуляризации.
Увеличить скорость обучения (learning rate).

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495672

Вопрос есть в коллекциях

Исследователь анализирует средний доход сотрудников компании. Он собрал выборку из 40 сотрудников, при этом дисперсия генеральной совокупности неизвестна. Какой тип оценки ему следует использовать и что необходимо учитывать при расчёте доверительного интервала?

Точечную оценку; следует использовать распределение Стьюдента.
Интервальную оценку; следует использовать распределение Стьюдента.
Точечную оценку; следует использовать нормальное распределение.
Интервальную оценку; следует использовать нормальное распределение.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495671

Вопрос есть в коллекциях

Аналитик проверяет гипотезу о том, что среднее время доставки товара составляет 3 дня. Он выбрал уровень значимости 5 %. Что будет означать отклонение нулевой гипотезы на этом уровне значимости?

Отклонение нулевой гипотезы на этом уровне значимости будет означать, что среднее время - меньше трех дней.
Отклонение нулевой гипотезы на этом уровне значимости будет означать, что среднее время - больше трех дней.
Отклонение нулевой гипотезы на этом уровне значимости будет означать, что можно отвергнуть предположение о трех днях.
Отклонение нулевой гипотезы на этом уровне значимости будет означать, что невозможно сделать никаких выводов о среднем времени доставки товара.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495670

Вопрос есть в коллекциях

Аналитик обучает ансамбль моделей и хочет объединить выходы моделей разных типов для повышения качества. Какую стратегию он должен использовать?</1>

Бэггинг.
Бустинг.
Стекинг.
Случайный лес.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495669

Вопрос есть в коллекциях

Разработчик анализирует дерево дендрограммы и хочет определить разумное количество кластеров. Что ему следует сделать?

Обрезать дендрограмму на уровне максимального разрыва.
Игнорировать дендрограмму.
Выбрать максимальное число кластеров.
Уменьшить размерность данных.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495668

Вопрос есть в коллекциях

Аналитик хочет уменьшить размерность набора данных перед построением модели. Какой метод ему следует применить?

1.2-регуляризацию.
Метод главных компонент.
Кросс-валидацию.
Увеличение выборки.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495667

Вопрос есть в коллекциях

Вам поручено разработать рекомендательную систему для онлайн-магазина одежды. У вас есть данные о покупках, просмотренных товарах и оценках пользователей. Какие методы машинного обучения целесообразно применить? (Укажите 2 варианта ответа).

Классификация на основе возраста пользователя.
Кластеризация пользователей по поведению.
Регрессия для предсказания вероятности покупки.
Обучение с подкреплением для автоматической оптимизации рекомендаций.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495666

Вопрос есть в коллекциях

Модель классификации плохо работает на малых классах в несбалансированных данных. Что нужно предпринять в этой ситуации?

Игнорировать малые классы.
Провести балансировку классов с помощью взвешивания ошибок или выборок.
Увеличить размер всех классов.
Применить линейную регрессию вместо классификации.

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495665

Вопрос есть в коллекциях

Установите соответствие между этапом построения модели в машинном обучении и его описанием:

A. Обучение
В. Валидация
С. Тестирование
D. настройка модели
Е. выбор лучшей модели
F. проверка модели на новых данных

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495664

Вопрос есть в коллекциях

Установите соответствие между понятием и его описанием:

А. Random Forest
В. AdaBoost
C. Gradient Boosting
D. бутстреп (bootstrap) + случайный выбор признаков
E. увеличение весов ошибочных объектов
F. минимизация ошибки с помощью градиента

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495663

Вопрос есть в коллекциях

Расположите в правильной последовательности этапы работы модели машинного обучения:

1 сбор данных
2 обработка данных
3 обучение модели
4 тестирование модели

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495662

Вопрос есть в коллекциях

Расположите этапы выбора модели в машинном обучении:

1 обучение моделей
2 оценка модели на валидации
3 выбор лучшей модели
4 оценка на тестовой выборке

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495661

Вопрос есть в коллекциях

Расположите в правильной последовательности этапы построения линейной модели регрессии:

1 формулировка гипотезы
2 оценка параметров
3 вычисление ошибки
4 проверка качества модели

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495660

Вопрос есть в коллекциях

Расположите в правильном порядке этапы бинарной классификации логистической моделью:

1 вычисление линейной комбинации
2 применение сигмоиды
3 нтерпретация результата
4 вычисление функции потерь

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495659

Вопрос есть в коллекциях

Установите соответствие между методом обучения и его описанием:

A. Обучение с учителем
B. Обучение без учителя
C. Обучение с подкреплением
D. использование размеченных данных
E. поиск структуры без меток
F. исследование среды через награды

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495658

Вопрос есть в коллекциях

Установите соответствие между компонентом алгоритма XGBoost и его ролью:

A. Градиент
В. Гессиан
С. Gain
D. первая производная функции потерь
G. вторая производная функции потерь
F. оценка целесообразности разбиения

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495657

Вопрос есть в коллекциях

Установите соответствие между компонентом метода AdaBoost и его характеристикой:

A. Вес объекта
В. Вес классификатора
С. Ошибка классификации
D. влияет на обучение следующих моделей
G. определяет важность слабой модели
F. отражает качество текущего классификатора

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495656

Вопрос есть в коллекциях

Установите соответствие между метрикой и областью ее применения:

A. Accuracy
В. Precision
С. Recall
D. доля верных предсказаний
Е. точность на положительных классах
F. полнота на положительных классах

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495655

Вопрос есть в коллекциях

Расположите в правильной последовательности этапы обработки данных в свёрточной нейронной сети:

1 свёртка
2 активация
3 пулинг
4 переход к полносвязным слоям

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495654

Вопрос есть в коллекциях

Установите соответствие между элементом линейной модели регрессии и его значением:

A. PO
B. P1
C. e
D. свободный член
Е. угловой коэффициент
F. погрешность модели

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495653

Вопрос есть в коллекциях

Статистическая мощность теста равна

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495652

Вопрос есть в коллекциях

… - это задача определения принадлежности объекта к одному из заранее известных классов

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495651

Вопрос есть в коллекциях

Процесс отображения данных в высокоразмерное пространство признаков называется ..., или отображением в спрямляющее пространство

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495650

Вопрос есть в коллекциях

... - это мера, минимизируемая в алгоритме XGBoost для оценки разбиений

Энтропия
Gain
Accuracy

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495649

Вопрос есть в коллекциях

... - это метод ансамблирования, при котором слабые модели обучаются последовательно, исправляя ошибки предыдущих

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495648

Вопрос есть в коллекциях

... размерности - это процесс преобразования данных в пространство меньшей размерности при сохранении важной информации

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495647

Вопрос есть в коллекциях

... является задачей на классификацию

Предсказание температуры воздуха
Определение принадлежности письма к категории «спам»
Прогнозирование числовых значений

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495646

Вопрос есть в коллекциях

Для подбора параметров линейной регрессии используется метод ...

наименьших квадратов
максимального правдоподобия
дерева решений

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495645

Вопрос есть в коллекциях

На первом этапе применения метода главных компонент (РСА) происходит ...

минимизация функции потерь
центрирование данных
выбор числа кластеров

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495644

Вопрос есть в коллекциях

Алгоритм one-hot encoding - это ...

заполнение пропусков
кодирование категориальных признаков бинарными переменными
преобразование текстов в числа

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495643

Вопрос есть в коллекциях

Bag-of-Words представляет собой ...

метод кодирования категорий
векторизацию текста по частоте слов
метод регуляризации

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495642

Вопрос есть в коллекциях

Базовым примером бустинга является алгоритм ...

Random Forest
AdaBoost
Bagging Trees

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495641

Вопрос есть в коллекциях

... - это популярный алгоритм кластеризации, минимизирующий сумму квадратов расстояний до центров кластеров

K-means
DBSCAN
РСА

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495640

Вопрос есть в коллекциях

Английское название метода кодирования категориальных признаков целыми числами без создания дополнительных признаков, -...

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495639

Вопрос есть в коллекциях

... - это функция, отображающая входные признаки в прогнозируемое значение

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495638

Вопрос есть в коллекциях

... - это обучаемый фильтр в свёрточной сети

Порог
Ядро свёртки
Пуллинг

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495637

Вопрос есть в коллекциях

... - это метод линейного снижения размерности, основанный на анализе ковариационной матрицы

РСА
t-SNE
DBSCAN

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495636

Вопрос есть в коллекциях

Расположите в правильной последовательности этапы обучения модели с учителем:

1 подготовка размеченного набора данных
2 обучение модели
3 оценка качества модели
4 использование модели для предсказаний

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495635

Вопрос есть в коллекциях

Установите соответствие между свойствами оценок и их определениями:

A. Несмещенность
B. Состоятельность
C. Эффективность
D. совпадение математического ожидания оценки с истинным значением параметра
E. стремление оценки к истинному значению при росте объема выборки
F. наименьшая дисперсия среди всех несмещенных оценок

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495634

Вопрос есть в коллекциях

Установите соответствие между метрикой и ее характеристикой:

A. МАЕ
В. MSE
С. R2
D. средняя абсолютная ошибка
Е. среднеквадратичная ошибка
F. коэффициент детерминации

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495633

Вопрос есть в коллекциях

Расположите в правильном порядке этапы проверки статистической гипотезы:

1 формулировка нулевой и альтернативной гипотез
2 выбор уровня значимости
3 вычисление статистики критерия
4 принятие решения

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495632

Вопрос есть в коллекциях

Установите соответствие между алгоритмом и его характеристикой:

A. Feature selection
В. Feature extraction
C. Feature engineering
D.отбор лучших признаков
Е. выделение информативных признаков
F. создание новых признаков

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495631

Вопрос есть в коллекциях

Расположите в правильной последовательности этапы работы алгоритма AdaBoost:

1 инициализация весов
2 обучение слабой модели
3 вычисление ошибки
4 пересчет весов объектов

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495630

Вопрос есть в коллекциях

Расположите в правильном порядке этапы реализации метода one-hot encoding:

1 определение всех уникальных категорий
2 создание новой матрицы признаков
3 заполнение бинарными значениями

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495629

Вопрос есть в коллекциях

... - это метод оценки модели, когда данные многократно делятся на обучающую и тестовую выборки

Метод отложенной выборки (Holdout)
Кросс-валидация
Подбор гиперпараметров

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495628

Вопрос есть в коллекциях

Задача прогнозирования уровня продаж относится к задачам на ...

классификацию
регрессию
кластеризацию

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495627

Вопрос есть в коллекциях

Такой алгоритм машинного обучения, как ..., является линейным классификатором

логистическая регрессия
kNN
случайный лес

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495626

Вопрос есть в коллекциях

... - это область знаний, занимающаяся разработкой методов, позволяющих системам автоматически учиться на данных и улучшать свои результаты без явного программирования

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495625

Вопрос есть в коллекциях

Упрощенная версия LSTM называется ...

GRU
Encoder
Decoder

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-5%

Вопрос №2495624

Вопрос есть в коллекциях

... - это подмножество генеральной совокупности, полученное в результате наблюдений или эксперимента, на основе которого делаются выводы о всей совокупности

Ответ за 18 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Сбросить фильтрОшибка?

Показать быстрые кнопки

Сбросить настройки

Отметить/снять все

Не нашли ответа на свой вопрос?

Добавить ответ

Ведь так и так найдёте ответ для своей учёбы 😉

Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.

Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.

Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.

Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.

Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.

Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.

Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.

Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.

Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.

Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.

Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.

Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.