Тесты по Математическим основам машинного обучения

Математика — это фундамент машинного обучения. Понимание линейной алгебры, теории вероятностей, оптимизации и статистики необходимо для создания и анализа моделей. Этот тест поможет вам проверить свои знания ключевых математических концепций, таких как векторы, матрицы, производные, вероятности и методы оптимизации.

Тест состоит из вопросов разного уровня сложности, которые охватывают основные темы, необходимые для успешной работы в ML. Готовы ли вы проверить свои навыки и укрепить математическую базу? Тогда начинайте! Удачи!

0%
0

Математические основы машинного обучения

1 / 10

Что такое оптимизация?

2 / 10

Что такое метод Ньютона?

3 / 10

Что такое регуляризация?

4 / 10

Что такое ковариация?

5 / 10

Что такое обратная матрица?

6 / 10

Что такое кросс-энтропия?

7 / 10

Что такое MSE (Mean Squared Error)?

8 / 10

Что такое метод главных компонент (PCA)?

9 / 10

Что такое собственные векторы?

10 / 10

Что такое транспонирование матрицы?

Your score is

The average score is 0%

0%

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

14 − семь =

Прокрутить вверх