DenoiseLAB

🔠Вопрос_35: Назовите популярный алгоритм уменьшения размерности. ✔️Ответ: Метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA). PCA позволяет сократить размерность данных, сохраняя при этом наибольшую возможную дисперсию в данных. Этот алгоритм применяется в различных задачах, включая снижение размерности данных, сжатие изображений, определение главных компонент для анализа данных и т.д. При этом самыми популярными алгоритмами уменьшения размерности являются анализ главных компонент и факторный анализ...

🔠Вопрос_34: Можно ли проверить вероятность повышения точности модели без использования методов перекрестной проверки? Если да, пожалуйста, объясните ? ✔️Ответ: Да, можно протестировать вероятность повышения точности модели без использования методов перекрестной проверки. Мы можем сделать это, запустив ML-модель, скажем, для n-го числа итераций, записав точность...

🔠Вопрос_33: Перечислите популярные методы перекрестной валидации ? ✔️Ответ: В основном существует шесть типов методов перекрестной валидации. Они следующие: - K fold; - Stratified k fold; - Leave one...

🔠Вопрос_32: Как вы справляетесь с выбросами в данных? ✔️Ответ: Выброс - это наблюдение в наборе данных, которое находится далеко от других наблюдений в наборе данных. Мы можем обнаружить выбросы с помощью таких инструментов и функций, как диаграмма рассеяния, Z-Score, IQR и т.д., а затем обработать их на основе полученной визуализации...

🔠Вопрос_31: Почему boosting является более стабильным алгоритмом по сравнению с другими ансамблевыми алгоритмами? ✔️Ответ: Бустинг фокусируется на ошибках, найденных в предыдущих итерациях, пока они не станут неактуальными...

🔠Вопрос_30: В чем различия между алгоритмами K-Means и KNN ? ✔️Ответ: Алгоритмы KNN - это контролируемое обучение, а K-Means - неконтролируемое обучение. С помощью KNN мы предсказываем метку неидентифицированного элемента на основе его ближайшего соседа и далее расширяем этот подход для решения задач классификации/регрессии...

🔠Вопрос_29: Какой алгоритм машинного обучения известен как "ленивый ученик", и почему он так называется? ✔️Ответ: KNN - это алгоритм машинного обучения, известный как "ленивый ученик". K-NN - это ленивый обучаемый, потому что он не изучает никаких значений или переменных,...

🔠Вопрос_28: Что означает термин variance inflation factor mean ? ✔️Ответ: Коэффициент инфляции вариации (VIF) - это отношение дисперсии модели к дисперсии модели с одной независимой переменной. VIF дает оценку объема мультиколлинеарности в наборе многих переменных регрессии...

🔠Вопрос_27: Перечислите все предположения для данных, которые должны быть выполнены перед началом работы с линейной регрессией ? ✔️Ответ: Прежде чем приступить к линейной регрессии, необходимо выполнить следующие предположения: - Линейная...

🔠Вопрос_26: Проведите различие между регрессией и классификацией ? ✔️Ответ: Регрессия и классификация относятся к одной и той же категории контролируемого машинного обучения. Основное различие между ними заключается в том, что выходная переменная в регрессии является числовой (или непрерывной), а в классификации - категориальной (или дискретной)...

🔠Вопрос_25: Что такое линейная регрессия? ✔️Ответ: Линейная регрессия - это статистический метод, используемый для моделирования и изучения связи между зависимыми переменными и независимыми переменными. Она представляет собой модель, которая стремится установить линейную связь между независимой переменной и зависимой переменной (также известной как отклик). Линейная функция может быть определена как математическая функция на двумерной...

🔠Вопрос_24: Как проверить нормальность набора данных или признака? ✔️Ответ: Визуально мы можем проверить это с помощью графиков. Существует список проверок нормальности, они следующие: - W-тест Шапиро-Уилка -...