Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
3.85K subscribers
664 photos
5 videos
377 links
Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения.

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

Наши каналы: https://yangx.top/proglibrary/9197
加入频道
🔈16+ лучших нейронок для синтеза речи

Предлагаем подборку платных, бесплатных и опенсорсных инструментов для озвучивания текста, клонирования голоса и дублированного перевода подкастов и видео.

Читать статью
Как в NumPy получить нормальное распределение из 1000 чисел с мат. ожиданием 50 и стандартным отклонением 0.2?
Anonymous Quiz
52%
np.random.normal(mean=50, deviation=0.2, size=1000)
29%
np.random.normal(loc=50, scale=0.2, size=1000)
19%
np.random.normal(normal=50, s=0.2, size=1000)
🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.
Продолжаем с NumPy. Что выведет код на картинке выше?
Anonymous Quiz
16%
8
63%
12
12%
18
9%
Ошибка
Какая функция активации изображена на картинке выше?
Anonymous Quiz
46%
Сигмоида
45%
Гиперболический тангенс
8%
ReLU
Вопрос к знатокам Python: что выведет код на картинке выше?
Anonymous Quiz
20%
4
11%
True
34%
5
7%
False
28%
Ошибка
Чем чревато использование одного и того же набора данных и в тренировочной, и в тестовой выборке?
Anonymous Quiz
23%
Недообучение модели
77%
Переобучение модели
✍️ Разбор сложных задач этой недели

1️⃣ Эта задача не сложная сама по себе, однако названия параметров numpy.random.normal могут запутать. В документации указано, что loc используется для среднего, а scale — для стандартного отклонения.
2️⃣ На картинке изображён гиперболический тангенс. От сигмоиды его отличает область значений функции. У гиперболического тангенса значения лежат в диапазоне от -1 до 1, а у сигмоиды — от 0 до 1.
3️⃣ Разберём эту строчку поэтапно:
- если мы переведём ' ', то есть пробел в логический тип, то получим True, так как это непустая строка;
- True, соответственно, интерпретируется как единица;
- единицу мы складываем с четвёркой, поэтому верный ответ — 5.

💬 Как вам такой формат постов? Хотите и дальше читать еженедельные разборы задач, получивших наибольшее количество неверных ответов?
👍 — хочу
🤔 — сам разберусь с трудностями

#разбор_задач
🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.

В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги

👉Подписаться👈
Какой способ создания векторных представлений применяется для кодирования целых абзацев?
Anonymous Quiz
17%
Word2Vec
51%
Doc2Vec
13%
N-граммы
19%
Bag of Words
Какова будет сумма значений в столбце 'B' после выполнения кода выше?
Anonymous Quiz
27%
23.0
16%
~38.3
42%
33.0
15%
Ошибка выполнения
Если временной ряд содержит много аномалий и выбросов, и из-за этого трудно обнаружить тенденцию, что следует сделать со значениями ряда?
Anonymous Quiz
5%
Ситуацию не исправить
34%
Ряд нужно нормировать
46%
Ряд нужно сгладить
15%
Ряд нужно усреднить
Что выведет код с картинки выше?
Anonymous Quiz
10%
[2 3 4 5 6]
50%
[2 4 6]
19%
[4]
21%
[3 5]
Каков правильный порядок следования операторов в SQL-запросе?
Anonymous Quiz
12%
SELECT, FROM, GROUP BY, HAVING, WHERE
81%
SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING
8%
SELECT, FROM, HAVING, GROUP BY, WHERE