Machine Learning / AI

Линейлі модельдерде L1 және L2 регуляциясының айырмашылығы неде?

сызықтық регрессия үшін аналитикалық шешімнің күрделілігі қандай және ол қашан тұрақсыз?

PCA (Негізгі компоненттер талдауы) дегеніміз не?

Шешім ағашы мен кездейсоқ орман арасындағы айырмашылықты түсіндіріңіз.

Гини критерийі дегеніміз не және ол шешім ағаштарын құруда қалай пайдаланылады?

Сыныптау шегі тым төмен қойылса не болады?

Дерлік емес таңдау кезінде модельдің recall 100% және precision 1%. Не болды?

Сіз дәлдік пен еске түсіру арқылы F1-ұпайы қалай есептелетінін түсіндіре аласыз ба?

Қолдау векторлары әдісі (SVM) қалай жұмыс істейді және ол сызықтық модельдермен қалай байланысты?

Линейлі регрессияда қандай шығын функциясы пайдаланылады?

Ағаштың тереңдігі модельдің сапасы мен оның жалпылау қабілетіне қалай әсер етеді?

ROC қисығы дегеніміз не және ол классификаторларды бағалау үшін қалай пайдаланылады?

Категориялы белгілермен жұмыс істегенде сызықтық модельдің өнімділігін қалай жақсартуға болады?

Мүмкіндіктерді масштабтау не үшін керек және қандай масштабтау әдістері бар?

Precision және recall дегеніміз не және олар F1-score-мен қалай байланысты екенін толығырақ түсіндіре аласыз ба?

F1-ұпай метрикасы теңгерілмеген сыныптармен жұмыс істеуде қалай көмектеседі?

Гини критерийі қалай есептелетінін және ол шешім ағашында бөлуді таңдауына қалай әсер ететінін түсіндіре аласыз ба?

Recall және precision дегеніміз не?

XGBoost, LightGBM және CatBoost қалай ерекшеленеді?

Линейлі регрессиядағы коэффициенттерді қалай түсінуге болады?