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...