Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
3.85K subscribers
663 photos
5 videos
376 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
🧑‍💻 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.
У вас есть линейная модель с двумя сильно коррелированными признаками. Эти два признака почти идентичны друг другу, но один из них содержит немного шума. Что будет с весами этих признаков, если мы используем L2-регуляризацию?
Anonymous Quiz
36%
У одного признака будет большой вес, а у другого — близкий к нулю
16%
У одного признака будет большой вес, а у другого — нулевой
49%
Оба признака будут иметь примерно равные, умеренные веса
⚡️Свершилось: канал с книгами только по Data Science

Мы создали для вас канал, куда будем публиковать самые полезные книги только для специалистов по Data Science. Подписывайтесь!

👉Книги для дата сайентистов | Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
У нас есть классификатор, который делит письма на «спам» и «не спам». Что будет с метрикой precision, если мы повысим порог классификации?
Anonymous Quiz
38%
вероятно, увеличится
29%
вероятно, уменьшится
17%
точно увеличится
15%
точно уменьшится
✍️ Разбор сложных задач недели

1️⃣ Если мы имеем дело с дисбалансом классов, то использовать метрику Accuracy — плохая идея. Эта метрика отражает долю объектов, для которых модель правильно предсказала класс. Однако представьте, что в данных 80% объектов представлены классом 0, а 20% — классом 1. Тогда верно угаданных объектов класса 0 с высокой вероятностью будет много, а верно угаданных объектов класса 1 — мало. Но Accuracy всё равно получится высокой.
2️⃣ При L2-регуляризации мы добавляем к функции потерь штрафную часть, представленную суммой квадратов весов модели, умноженных на гиперпараметр регуляризации. Природа полученной функции не даёт регуляризации занулить веса полностью. Поэтому мы отметаем второй вариант в этом квизе.
Также стоит помнить, что L2-регуляризация штрафует большие веса сильнее, чем малые. В результате, этот метод приведёт веса коррелирующих признаков примерно к равным значениям, каждое из которых будет соответствовать приблизительно половине веса, который мог бы получиться у единственного признака.
3️⃣ Python умеет работать с комплексными числами. Если добавить к цифре букву j, то ошибки не будет. Когда мы создаём две переменные a и b и присваиваем им значение 1+2j, Python создаёт два отдельных объекта. Они расположены по разным адресам в памяти, что можно проверить, применив к a и b функцию id(). В свою очередь, оператор is сравнивает идентификаторы объектов, то есть проверяет, указывают ли две переменные на один и тот же объект в памяти.
4️⃣ Метрику Precision можно интерпретировать как долю объектов, названных моделью положительными и при этом действительно являющимися положительными. По формуле количество истинно положительных объектов (TP) мы делим на сумму истинно положительных объектов (TP) и ложно положительных объектов (FP).
Precision = TP / (TP + FP)
При изменении порога классификации соотношение TP и FP меняется. Если мы поднимем этот порог, то, скорее всего, количество FP объектов уменьшится, а следовательно значение Precision увеличится. С уверенностью мы это утверждать не можем, но чаще всего бывает именно так.

#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👈
На каком графике отображена более высокая среднеквадратическая ошибка (MSE)?
Anonymous Quiz
38%
Левый
62%
Правый
Какой размер батча будет более эффективным при выполнении градиентного спуска для большого набора данных?
Anonymous Quiz
72%
Небольшие батчи или даже батчи, состоящие из одного объекта (SGD)
28%
Полный батч
Что выведет код с картинки выше?
Anonymous Quiz
43%
6
31%
4
15%
3
11%
10
Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!

Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾

🔥Для всех

Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы

#️⃣C#

Библиотека шарписта
Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel

☁️DevOps

Библиотека devops’а
Вакансии по DevOps & SRE
Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования

🐘PHP

Библиотека пхпшника
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты

🐍Python

Библиотека питониста
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты

Java

Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков

👾Data Science

Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🦫Go

Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go

🧠C++

Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++

💻Другие профильные каналы

Библиотека фронтендера
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека тестировщика

💼Каналы с вакансиями

Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности

📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈

🤖Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT

Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook *
🔸Instagram *

* Организация Meta запрещена на территории РФ