Qu'est-ce qu'Apache Spark et où est-il efficace dans les pipelines ML?
Machine Learning / AI
Qu'est-ce que DDPG et pour quelles tâches est-il adapté?
Quelle est la différence entre la fonction d'erreur et la fonctionnalité d'erreur?
a = [1, 2, 3] b = [1, 2, 3] c = a print(a == b) print(a is b) print(a is c)
Qu'est-ce que l'enveloppe elliptique et quelles sont les hypothèses de la méthode?
Quelles sont les caractéristiques de production lors de la prévision sur des milliers de séries temporelles?
Quelles hypothèses sont nécessaires pour construire une régression linéaire?
Calculer la somme totale des revenus (revenue) pour chaque utilisateur Pour chaque utilisateur, trouver sa première et sa dernière date d'achat Ajouter une nouvelle colonne prev_revenue au DataFrame, qui contient le revenu de l'achat précédent de cet utilisateur (décalage au sein du groupe). Si pas de précédent, mettre NaN
Qu'est-ce que PR-AUC vs ROC-AUC en cas de déséquilibre extrême?
Quel modèle a été obtenu dans le projet de churn, combien de caractéristiques y avait-il et quelle était la taille de l'échantillon?
Qu'est-ce que SHAP pour les modèles en bois et pourquoi TreeSHAP?
As-tu des questions sur le projet et le format de travail?
Comment accélérer la descente de gradient avec un très grand nombre de caractéristiques?
Qu'est-ce que le paradoxe de Simpson dans les tests A/B?
Qu'est-ce que la régularisation L1 et L2 et pourquoi la L1 peut-elle mettre à zéro les poids?
Comment gérer les valeurs manquantes dans les données, y compris dans les séries temporelles ?
As-tu travaillé avec des réseaux neuronaux?
Parlez-moi d'un projet de régression pour prévoir la valeur marchande de l'immobilier et du modèle utilisé.
Parlez-moi de votre expérience en Data Science.
Quels modèles avez-vous utilisés pour les tâches de régression et de classification, combien de caractéristiques y avait-il et comment s'est déroulé l'apprentissage?