mlcourse.ai. Домашнее задание №4. Демо-версия

Request edit access

JavaScript isn't enabled in your browser, so this file can't be opened. Enable and reload.

Прогнозирование популярности статей на TechMedia (Хабр) с помощью линейных моделей

Внимание! Версия курса на русском далее не поддерживается, баги исправляются только в англоязычной версии, лучше обращаться к ней https://mlcourse.ai/book/index.html, https://github.com/Yorko/mlcourse.ai/tree/main/mlcourse_ai_jupyter_book

Вопрос 1. Есть ли в train_df признаки, корреляция между которыми больше 0.9? Обратите внимание – именно различные признаки.

1 point

да

нет

не знаю

Clear selection

Вопрос 2. В каком году было больше всего публикаций? (рассматриваем train_df)

1 point

2014

2015

2016

2017

Clear selection

Вопрос 3. Какой размер у полученного словаря?

1 point

43789

50624

93895

74378

Clear selection

Вопрос 4. Какой индекс у слова 'python'?

1 point

9065

15679

Clear selection

Вопрос 5. Какой размер у полученного словаря?

1 point

218

510

125

981

Clear selection

Вопрос 6. Выберите верные утверждения

2 points

обе модели показывают одинаковый результат (среднеквадратичная ошибка отличается не больше чем на тысячные), регуляризация ничего не меняет

при alpha=0.1 модель переобучается

среднеквадратичная ошибка первой модели на тесте меньше

при alpha=1.0 у модели обобщающая способность лучше, чем у при alpha=0.1

Есть ли какие-то замечания по заданию? Если уверены в ошибке, можно открыть Issue в GitHub-репозитории курса (https://github.com/Yorko/mlcourse.ai/issues). Также не возбраняется сделать Pull Request с исправлением простых опечаток.

На Patreon https://www.patreon.com/ods_mlcourse можно найти дополнительные задания, также курс можно одноразово поддержать на ko-fi.com/mlcourse_ai

Конечно!

Не в этот раз

Clear selection

Submit

Clear form

Never submit passwords through Google Forms.

This content is neither created nor endorsed by Google. Report Abuse - Terms of Service - Privacy Policy

Forms