Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 문제 26
정규화는 기계 학습에서 과적합을 방지하는 매우 중요한 기술입니다. 그리고 L1 정규화 항으로 최적화하는 것은 L2 정규화 항보다 더 어렵습니다.
Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 문제 27
A는 '학생은 여성' 이벤트를 나타내고 B는 '학생은 프랑스인' 이벤트를 나타냅니다. 100명의 학생이 있는 학급에서 60명이 프랑스인이고 프랑스인 학생 중 10명이 여성이라고 가정합니다. 프랑스 학생을 고르면 여학생일 확률, 즉 P(A|B)를 구하십시오.
Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 문제 28
선형 회귀 모델에서 계수 bO, b1, ...bn을 푸는 데 사용되는 방법은 다음과 같습니다.
Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 문제 29
특정 구역의 모든 흡연자 중 40%는 브랜드 A를 선호하고 60%는 브랜드 B를 선호합니다. 브랜드 A를 선호하는 흡연자 중 30%는 여성이고 브랜드 B를 선호하는 흡연자는 40%입니다. 선택된 사람이 여성일 때 무작위로 선택된 흡연자가 브랜드 A를 선호할 확률은 얼마입니까?
다음 중 이 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
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Databricks-Certified-Professional-Data-Scientist 문제 30
Google Adwords는 매일 한 시간 동안 자정에 검색 엔진에서 광고를 클릭하는 남성과 여성의 수를 조사합니다.
Google은 클릭하는 남성의 수를 포아송(X) 분포의 랜덤 변수로 모델링할 수 있고 마찬가지로 클릭하는 여성의 수를 포아송(Y)으로 모델링할 수 있음을 발견했습니다.
한 시간 동안 자정 동안의 총 광고 클릭 수의 가장 좋은 모델은 무엇입니까?
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Google은 클릭하는 남성의 수를 포아송(X) 분포의 랜덤 변수로 모델링할 수 있고 마찬가지로 클릭하는 여성의 수를 포아송(Y)으로 모델링할 수 있음을 발견했습니다.
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