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%
3

Математические основы машинного обучения

1 / 10

Что такое собственные значения матрицы?

2 / 10

Что такое L2-регуляризация?

3 / 10

Что такое метод Ньютона?

4 / 10

Что такое транспонирование матрицы?

5 / 10

Что такое линейная регрессия?

6 / 10

Что такое единичная матрица?

7 / 10

Что такое градиент функции?

8 / 10

Что такое математическое ожидание?

9 / 10

Что такое вероятность?

10 / 10

Что такое матрица?

Your score is

The average score is 87%

0%

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

3 × 3 =

Прокрутить вверх