1970-х роках

2000-х роках

1990-х роках

1980-х роках

E – клас завдань, T – показник продуктивності, P – досвід

E – клас завдань, T – досвід, P – показник продуктивності

E – досвід, T – показник продуктивності, P – клас завданнь

E – показник продуктивності, T – клас завдань, P – досвід

E – досвід, T – клас завданнь, P – показник продуктивності

немає правильної відповіді

recall

precision

accuracy

f-score

tail()

get_slice()

pandasnfirst()

head()

body()

get_params

predict

fit

train

score

функція, яка повністю описує розподіл ймовірностей випадкової величини

статистичний метод, що застосовують у випадку, коли залежна змінна є бінарною

клас задач класифікації елементів набору даних на дві групи на підставі правила класифікації

не ймовірнісна графова модель (різновид статистичної моделі), яка представляє набір випадкових змінних та їхніх умовних залежностей

Немає правильної відповіді

XGBoost може справлятися з категоріальними змінними

XGBoost може виконуватися паралельно

Ніякої. XGBoost лише одна з реалізацій Градієнтного бустинга

XGBoost є реалізацією AdaBoost

Наївна класифікація Байєса проста та швидка;

Вона буде зближуватися швидше, ніж дискримінаційні моделі, такі, як логістична регресія;

Всі відповіді правильні;

Вони мають високу масштабованість за своєю природою, або вони масштабуються лінійно з кількістю провісників і точок даних;

Вона вимагає менше навчальних даних;

iloc[:, 0]

iloc[:, N]

iloc[:N, 0]

iloc[:N]

Немає правильної відповіді