Установите соответствие между термином и его описанием:
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина посвящена изучению принципов разработки и оптимизации алгоритмов, формируя у обучающихся навыки логического мышления и эффективного решения вычислительных задач. В рамках курса рассматриваются основные методы анализа алгоритмов, их сложность и применение в реальных IT-проектах. Студенты осваивают техники написания чистого и производительного кода, что является ключевым для успешной карьеры в программировании и смежных областях. Практические задания помогают закрепить теорию и развить умение выбирать оптимальные подходы для различных задач.
Варианты ответа:
- Специальный подход для категориальных данных
- Алгоритм с использованием градиентного спуска
- Сложение всех предсказаний слабых моделей
- Алгоритм с адаптивным взвешиванием
- CatBoost
- GBT
- AdaBoost
- XGBoost
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Какой из следующих методов использует градиентный спуск для уменьшения ошибки?
- ……. является эффективным алгоритмом для работы с разреженными данными.
- В какое время обучения XGBoost учитывает регуляризацию для улучшения обобщающей способности?
- Метод, который последовательно обучает модели на основе ошибок предыдущей, называется …….
- Какой алгоритм использует взвешивание обучающих экземпляров для улучшения модели?