DDPG чист ва барои кадом вазифаҳо мувофиқ аст?
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()
a = [1, 2, 3] b = [1, 2, 3] c = a print(a == b) print(a is b) print(a is c)
Фарқи байни функсияи хато ва функсионалии хато чист?
Эллиптик Энвелоп чист ва шартҳои усул чӣҳоянд?
Хусусиятҳои истеҳсолот дар пешгӯӣ дар ҳазорон силсилаҳои вақтӣ чӣ гунаанд?
Кадом тахминҳо барои сохтани регрессияи хатӣ заруранд?
Ҳар як корбар учун умумии даромад (revenue)-ро ҳисоб кунед Ҳар як корбар учун аввалин ва охирин харид куниро топинг DataFrame-га янги сутун қўшинг, prev_revenue, бу сутун шу корбарнинг аввалги харидидан олинган даромадни ўз ичига олади (гурӯҳ ичидаги суриш). Агар аввалги бўлмаса, NaN қўйинг
PR-AUC vs ROC-AUC дар нобаробарии шадид чӣ маъно дорад?
Кадом модел дар лоиҳаи хориҷшавӣ ба даст омад, чанд хусусият буд ва андозаи намуна чӣ гуна буд?
Оё саволҳои дар бораи лоиҳа ва формати корӣ дорӣ?
SHAP барои моделҳои тахта ва чаро TreeSHAP?
Чӣ гуна суръат бахшидани поёнравии градиент бо шумораи хеле зиёд хусусиятҳо?
Регулатсияи L1 ва L2 чист ва чаро L1 метавонад вазнҳоро ба сифр барорад?
Пароксизи дар тестҳои A/B чӣ гуна аст?
Чӣ гуна бо арзишҳои норасои дар додаҳо кор кардан, аз ҷумла дар силсилаҳои вақтӣ?
Дар бораи таҷрибаи кории худ дар Data Science нақл кунед.
Оё бо шабакаҳои нейронӣ кор кардаед?
Дар бораи лоиҳаи регрессия барои пешгӯии арзиши бозории амволи ғайриманқул ва модели истифодашуда нақл кунед.
Чӣ гуна муносибат доред ба сафарҳои корӣ ба майдони истеҳсолот?