Machine Learning / AI

Линейдүү моделдерде L1 жана L2 регуляциясынын айырмасы эмнеде?

Түз сызыктуу регрессиянын аналитикалык чечиминин татаалдыгы кандай жана ал качан туруксуз болот?

PCA (негизги компоненттердин ыкмасы) эмне?

Кароочулук дарагы жана кокустанды ормондун айырмасын түшүндүрүңүз.

Эгер классификация чекити өтө төмөн болсо, эмне болот?

Джини критерийи эмне жана ал чечимдер дарактарын түзүүдө кандайча колдонулат?

Ден соолуксуз үлгүдө моделдин recall 100% жана precision 1%. Неге болду?

F1-score кандайча так эсептелет, аныктоо жана recall аркылуу түшүндүрө аласызбы?

Колдоо векторлору ыкмасы (SVM) кандай иштейт жана анын сызыктуу моделдер менен байланышы кандай.

Түз сызыктуу регрессияда кайсы жоготуучу функция колдонулат?

Ағаштын тереңдиги моделдин сапатына жана анын жалпылоо жөндөмдүүлүгүнө кандай таасир этет?

ROC сызыгы эмне жана ал классификаторлорду баалоодо кандай колдонулат?

Деталдуу түшүндүрө аласызбы, precision жана recall деген эмне жана алар F1-скор менен кандай байланышта?

Неге белгилерди масштабтоо керек жана кандай масштабтоо ыкмалары бар?

Категориялык белгилер менен иштегенде сызыктуу моделдин иштешин кантип жакшыртуу керек?

F1-score метрикасы тең салмаксыз класстар менен иштегенде кандай жардам берет?

Recall жана precision деген эмне?

Гини критерийи так точно кантип эсептелет жана ал чечим дарагында бөлүүнүн тандоосуна кандай таасир этет?

Неге ROC-AUC 0.2 болгон моделде ROC-AUC 0.8 алуу мүмкүн?

XGBoost, LightGBM жана CatBoost эмнеде айырмаланат?