Telegram Web
Каково общее влияние увеличения сложности модели машинного обучения на смещение и дисперсию?

🔥 — Увеличивает как смещение, так и дисперсию
❤️ — Уменьшает как смещение, так и дисперсию
⚡️ — Увеличивает смещение и уменьшает дисперсию
👍 — Уменьшает смещение и увеличивает дисперсию

Библиотека задач по Data Science
👍2762🔥1
🪄 Визуальные вычисления в Power BI: прокачиваем условное форматирование

Теперь настраивать условное форматирование в Power BI можно без сложных DAX-формул!

Разбираем, как новые визуальные вычисления помогают создавать динамичные, адаптивные и стильные отчеты, которые мгновенно реагируют на изменения данных.

⭐️ Пора сделать отчеты действительно интерактивными!

🔗 Ссылка на статью: https://proglib.io/sh/lsb0fEuYSv

Библиотека дата-сайентиста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
Какую из следующих функций можно использовать, чтобы узнать версию Python, с которой мы сейчас работаем, и завершить сессию?

🔥 — sys.version(1) then exit
❤️ — sys.version then exit()
⚡️ — sys.version() then exit
👍 — sys.version(0) then exit()

Библиотека задач по Data Science
114
Какой компонент в обучении с подкреплением отвечает за долгосрочное принятие решений?

🔥 — Value Function
❤️ — Kernel Trick
⚡️ — Spectral Norm
👍 — Momentum

Библиотека задач по Data Science
🔥171🤔1
Какова будет ошибка предсказания модели машинного обучения, если смещение (bias) = 1, дисперсия (variance) = 2 и неприводимая ошибка (irreducible error) = 3?

👍 — 12
❤️ — 9
🔥 — 6
⚡️ — 14

Библиотека задач по Data Science
🔥181👍1👾1
📚 13 ресурсов, чтобы выучить математику с нуля — подборка, которую просили

Хочешь прокачаться в математике для Data Science, ML или просто чтобы понимать, что происходит в формулах. Лови список лучших источников, которые собрали на Proglib.

➡️ Что внутри:
• Книги: от Пойи и Перельмана до Хофштадтера
• Советы: как учить, с чего начать, как не сдаться
• Математика для Data Science: разбор тем и формул
• Ссылки на форумы и задачи
• Как не бояться, если всё кажется сложным
• Что читать, если ты гуманитарий и страдал от школьной алгебры

✍️ Простой язык, много примеров и ноль академического занудства.

🔵 Для полного понимания Архитектуры, забирайте наш курс → «Архитектуры и шаблоны проектирования»

👉 Читай статью тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1
Какова цель трюка Гумбеля-Софтмакса в машинном обучении?

👍 — Обеспечить дифференцируемую выборку
❤️ — Улучшить нормализацию данных
🔥 — Уменьшить размерность
⚡️ — Увеличить скорость обучения

Библиотека задач по Data Science
👍133🤔2🎉1
Какой метод даёт быструю статистическую сводку по числовым столбцам в DataFrame?

👍 — .describe ( )
❤️ — .summarize ( )
🔥 — .stats ( )
⚡️ — .overview ( )

Библиотека задач по Data Science
👍452
🖼 ТОП-5 структур данных для обработки изображений

Хотите разобраться, как обрабатывать изображения в компьютерном зрении или графике?

Всё начинается с правильных структур данных. Они помогают хранить и анализировать пиксели, их связи и расположение.

👉 В этой статье — подборка топ решений и советы, как их использовать.

Библиотека питониста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
2025/07/08 18:24:50
Back to Top
HTML Embed Code: