✍️ Разбор сложных задач этой недели

1️⃣ Эта задача не сложная сама по себе, однако названия параметров numpy.random.normal могут запутать. В документации указано, что loc используется для среднего, а scale — для стандартного отклонения.
2️⃣ На картинке изображён гиперболический тангенс. От сигмоиды его отличает область значений функции. У гиперболического тангенса значения лежат в диапазоне от -1 до 1, а у сигмоиды — от 0 до 1.
3️⃣ Разберём эту строчку поэтапно:
- если мы переведём ' ', то есть пробел в логический тип, то получим True, так как это непустая строка;
- True, соответственно, интерпретируется как единица;
- единицу мы складываем с четвёркой, поэтому верный ответ — 5.

💬 Как вам такой формат постов? Хотите и дальше читать еженедельные разборы задач, получивших наибольшее количество неверных ответов?
👍 — хочу
🤔 — сам разберусь с трудностями

#разбор_задач

🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.

В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги

👉Подписаться👈

✍️ Разбор сложных задач прошедшей недели

1️⃣ Чтобы ответить правильно на этот вопрос, важно было знать, что именно делает метод fillna() со значением method=‘ffill’ в Pandas. Он заполняет пропуски (NaN) последним наблюдаемым значением, то есть значением, стоящим перед пропущенным. Таким образом, ряд станет выглядеть как [5, 5, 5, 8, 10] и сумма будет 33.
2️⃣ Если во временном ряду много аномалий и выбросов, то можно применить сглаживание. Суть сглаживания и сводится к замене фактических значений ряда теми, что были получены после обработки колебаний. Самый простой способ сделать это — использовать скользящее среднее. По гладкому ряду могут быть лучше заметны тенденции.
3️⃣ В Python сравнение списков происходит поэлементно. В приведённом примере [1, 2, 3, 4] < [1, 2, 5] происходит так:
- Сначала сравниваются первые элементы обоих списков: 1 и 1. Они равны, поэтому сравнение продолжается.
- Затем сравниваются вторые элементы: 2 и 2. Они также равны.
- Далее сравниваются третьи элементы: 3 и 5. Поскольку 3 меньше 5, Python заключает, что первый список меньше второго, и возвращает True.

#разбор_задач