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Machine Learning / AI

a = [1, 2, 3] b = [1, 2, 3] c = a print(a == b) print(a is b) print(a is c) class A: def __init__(self): print("A init") class B(A): def __init__(self): print("B init") super().__init__() class C(A): def __init__(self): print("C init") super().__init__() class D(B, C): def __init__(self): print("D init") super().__init__() d = D()

163

¿Cuál es la diferencia entre la función de error y la funcionalidad de error?

161

a = [1, 2, 3] b = [1, 2, 3] c = a print(a == b) print(a is b) print(a is c)

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Calcular la suma total de ingresos (revenue) para cada usuario Para cada usuario, encontrar su primera y última fecha de compra Agregar a la DataFrame una nueva columna prev_revenue, que contiene los ingresos de la compra anterior de ese mismo usuario (desplazamiento dentro del grupo). Si no hay anterior, poner NaN

157

¿Qué es SHAP para modelos de madera y por qué TreeSHAP?

Middle — Senior
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¿Qué modelo se obtuvo en el proyecto de rotación, cuántas características había y cuál era el tamaño de la muestra?

155

¿Qué suposiciones son necesarias para construir una regresión lineal?

154

¿Cómo acelerar el descenso de gradiente con un número muy grande de características?

152

¿Qué son la regularización L1 y L2 y por qué la L1 puede poner a cero los pesos?

151

¿Tienes preguntas sobre el proyecto y el formato de trabajo?

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¿Cómo trabajar con valores faltantes en los datos, incluyendo series temporales?

148

Cuéntame sobre un proyecto de regresión para predecir el valor de mercado de bienes raíces y el modelo utilizado.

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¿Qué modelos utilizaste en tareas de regresión y clasificación, cuántas características había y cómo fue el proceso de entrenamiento?

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