Data Science | Вопросы собесов

🤔 Что такое градиентный спуск? Градиентный спуск — это метод оптимизации, который используется для нахождения минимального значения функции ошибки модели путём итеративного изменения параметров моде

🤔 Что считается хорошей хэш функцией? Хэш-функция — это функция, которая принимает входные данные (например, строку) и возвращает фиксированную длину выходного значения (хэш). 🚩Характеристики �

🤔 Как объяснить бизнесу, что значат ошибки I и II рода? Являются важными концепциями в статистике и тестировании гипотез, и их понимание критично для принятия обоснованных бизнес-решений. Эти ошибк

🤔 Когда нужно использовать метод главных компонентов в бизнесе? Метод главных компонентов (Principal Component Analysis, PCA) используется в бизнесе для уменьшения размерности данных, что позволяет

🤔 Что такое интерквантили? Это статистическая мера вариативности, которая описывает диапазон центральных 50% данных в набор��. IQR используется для оценки разброса данных и для выявления выбросов.

🤔 Что такое градиентный спуск? Это оптимизационный алгоритм, который используется для минимизации функции потерь в задачах машинного обучения. Основная идея заключается в поиске минимального значени

🤔 Знаешь ли такие два понятия: стэкинг и блэндинг? Это две техники ансамблевого машинного обучения, которые используются для улучшения предсказательной способности моделей за счёт комбинирования раз

🤔 Расскажи о Gradient-boosted trees Градиентный бустинг (Gradient Boosting) – это мощная техника машинного обучения, которая используется в задачах классификации и регрессии. Он строит последователь

🤔 Когда ROC AUC будет плохо определять качество классификатора ? ROC AUC (Receiver Operating Characteristic - Area Under Curve) является популярной метрикой для оценки качества бинарного классификат

🤔 В чём разница между методом GMM и K-Means? 1. K-Means: o Основан на разделении данных по расстояниям до центроидов (жёсткое разделение). o Каждая точка принадлежит только одному кластеру. 2. GMM (