ClassicML
- Что такое бэггинг?
- Можно ли взять линейные алгоритмы для бэггинга?
- Что такое вариативность в алгоритмах машинного обучения?
- Как устроен случайный лес?
- Как выбираются признаки для деревьев?
- Как вообще дерево обучается?
- Что такое критерий Джинни?
- Что такое энтропия?
- Что такое информативность, относительно признаков?
- Какое разбиение признаков хорошее, а какое плохое?
- Насколько сильно понижается дисперсия после ансамблирования?
- Что такое бустинг?
- Где градиент в градиентном бустинге?
- Как работает градиентный спуск? Какие модификации знаешь?
- Что такое SGD?
- Слышал ли про модификации с импульсом?
- Чем отличается L1, L2 регуляризация, зачем они нужны?
- Почему L1 зануляет, а L2 нет?
- Что такое accuracy, precision, recall?
- В объявлении нельзя указывать свой номер телефона. Нужно выбрать порог, для выбора между автоматическим отклонением и отправкой на ручную модерацию. Какую метрику выберешь?
- Метрики для задачи регрессии
- Какие есть способы получения эмбеддингов из слов?
- Что такое свёрточный слой в нейронках?
- Что такое skip connection, residual block?
- Что такое ROC-AUC?