Онлайн Тест 1 по дисциплине: Методы машинного обучения.
-
Категории:
СибГУТИ, Методы машинного обучения., Тесты
-
Добавлен:
29.03.2023
-
Размер:
198 KB
-
Покупок:
0
-
Добавил:
IT-STUDHELP
Написать сообщение
Скачать
Состав работы
067322B4-F621-450B-8CBA-8D974A0B29C8.docx
|
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
- Microsoft Word
Описание
Вопрос No1
Что такое функция расстояния в методе ближайшего соседа?
Ядро сглаживания.
Монотонно возрастающая функция на отрезке [0; +∞].
Монотонно убывающая функция на отрезке [0; +∞].
Монотонно возрастающая функция на отрезке [ ∞; 0].
Монотонно убывающая функция на отрезке [ ∞; 0].
Мера сходства объектов.
Вопрос No2
Зачем используется параметр row.names в функции read.table()?
Для указания имени загружаемого файла.
Для указания имени экспортируемого файла.
Для сообщения программе о наличии в загружаемом файле строки с заголовками столбцов.
Для указания количества строк в файле.
Для указания номера столбца, в котором содержатся имена строк.
Такого параметра не существует.
Вопрос No3
Как называется регрессионная модель, которая является линейной комбинацией функций?
Одномерная регрессия.
Двумерная регрессия.
Трёхмерная регрессия.
Многомерная регрессия.
Линейная регрессия.
Экспоненциальная регрессия.
Нелинейная регрессия.
Вопрос No4
К какой категории алгоритмов машинного обучения относится логистическая регрессия?
Контролируемое обучение.
Неконтролируемое обучение.
Деревья принятия решений.
Метод наименьших квадратов.
Метод ансамблей.
Обучение с подкреплением.
Вопрос No5
Что такое непересекающиеся классы в задаче классификации?
Случай, когда объекты могут относиться только к одному классу.
Случай, когда объекты могут относиться одновременно к нескольким классам.
Случай, когда объекты принадлежат классам с определённой вероятностью.
Случай, когда объекты принадлежат только одному классу, но с определённой вероятностью.
Случай, когда объекты принадлежат всегда нескольким классам с определённой вероятностью.
Таких классов в задаче классификации не существует.
Вопрос No6
Что такое одномерная регрессия?
Регрессия с участием одной свободной переменной.
Регрессия с двумя свободными переменными.
Регрессия с тремя свободными переменными.
Регрессия с несколькими свободными переменными.
Регрессионная модель, которая является линейной комбинацией функций.
Регрессионная модель, которая является нелинейной комбинацией функций.
Вопрос No7
Как называется подход к реализации градиентного спуска, когда на каждой итерации алгоритма из обучающей выборки каким-то (случайным) образом выбирается только один объект. Таким образом вектор весов настраивается на каждый вновь выбираемый объект?
Итерационный подход.
Целостный подход.
Весовой подход.
Градиентный подход.
Пакетный подход.
Стохастический подход.
Алгоритмы по указанной схеме не реализуются.
Вопрос No8
Как называются методы машинного обучения, в которых нет размеченного множества данных, но есть некоторая форма обратной связи, помогающая прогнозировать свойства объектов?
Обучение с подкреплением.
Неконтролируемое обучение.
Контролируемое обучение.
Полу контролируемое обучение.
Методы классификации.
Регрессия.
Вопрос No9
Как задаётся весовая функция для метода k экспоненциально взвешенных ближайших соседей?
Такого вида метода ближайших соседей не существует.
Вопрос No10
Что такое ядро сглаживания в методе ближайших соседей?
Неотрицательная монотонно невозрастающая функция [0; +∞].
Отрицательная монотонно возрастающая функция на отрезке [0; +∞].
Неотрицательная монотонно убывающая функция на отрезке [0; +∞].
Неотрицательная монотонно возрастающая функция на отрезке [ ∞; 0].
Неотрицательная монотонно убывающая функция на отрезке [ ∞; 0].
Вопрос No11
К какой области машинного обучения относится задача разбиение заданного конечного множества объектов на непересекающиеся множества?
Прогнозирование.
Уменьшение размерности.
Регрессия.
Кластеризация.
Классификация.
Задача из вопроса не относится к задачам машинного обучения.
Вопрос No12
Как называется элемент, который от воздействия энергии вырабатывает сигнал. Если входной сигнал больше ρi, то выдаётся выходной сигнал Si*= +1, иначе выходной сигнал равен нулю?
S-элемент.
A-элемент.
R-элемент.
D-элемент.
N-элемент.
E-элемент.
Такого элемента не существует.
Вопрос No13
К какой категории алгоритмов машинного обучения относится метод опорных векторов?
Контролируемое обучение.
Неконтролируемое обучение.
Деревья принятия решений.
Метод наименьших квадратов.
Метод ансамблей.
Обучение с подкреплением.
Вопрос No14
Как называется процесс подкрепления, при котором вес связи, начинающийся на активном элементе и оканчивающийся на элементе , изменяется на величину r, знак которой противоположен знаку сигнала ?
Положительное подкрепление.
Отрицательное подкрепление.
Альфа-система подкрепления.
r-положительное подкрепление.
r-отрицательное подкрепление.
Связанное подкрепление.
Такого процесса подкрепления не существует.
Вопрос No15
Как называется процесс подкрепления, при котором вес связи, начинающийся на активном элементе и оканчивающийся на элементе , изменяется на величину r, знак которой совпадает со знаком сигнала ?
Положительное подкрепление.
Отрицательное подкрепление.
Альфа-система подкрепления.
r-положительное подкрепление.
r-отрицательное подкрепление.
Связанное подкрепление.
Такого процесса подкрепления не существует.
Вопрос No16
Как называется система, в которой по крайней мере один элемент A или R, находящийся на расстоянии d1 от ближайшего S-элемента, является исходным в цепи обратной связи к S-элементу или A-элементу, расстояние которого до ближайшего S-элемента d2<d1?
Персептрон с последовательными связями.
Персептрон с перекрёстными связями.
Персептрон с обратной связью.
Персептрон, ограниченный по диаметру.
Персептрон ограниченного порядка.
Персептрон Гамбы.
Случайный персептрон.
Ограниченный персептрон.
Вопрос No17
К какой категории алгоритмов машинного обучения относится метод наименьших квадратов?
Контролируемое обучение.
Неконтролируемое обучение.
Деревья принятия решений.
Логистическая регрессия.
Метод ансамблей.
Обучение с подкреплением.
Вопрос No18
Как вычисляется сумма квадратов остатков?
, где yi – фактическое значение, f(,xi) – функция регрессионной зависимости.
, где yi – дисперсия, f(,xi) – функция регрессионной зависимости.
, где yi – фактическое значение, f(,xi)– дисперсия.
, где yi – фактическое значение, f(,xi)– функция регрессионной зависимости.
, где yi – дисперсия, f(,xi)– функция регрессионной зависимости.
, где yi – фактическое значение, f(,xi)– дисперсия.
Вопрос No19
Как называется регрессия с участием одной свободной переменной?
Одномерная регрессия.
Двумерная регрессия.
Трёхмерная регрессия.
Многомерная регрессия.
Линейная регрессия.
Экспоненциальная регрессия.
Нелинейная регрессия.
Вопрос No20
Что такое неконтролируемое обучение?
Методы машинного обучения, используемые в случаях, когда для определённого массива данных известны определённые свойства и требуется предсказать эти свойства для другого массива данных.
Методы машинного обучения, используемые для обнаружения неявных связей на немаркированном множестве данных.
Методы машинного обучения, в которых нет размеченного множества данных, но есть некоторая форма обратной связи, помогающая прогнозировать свойства объектов.
Методы машинного обучения для предсказания следующего элемента в последовательности.
Методы машинного обучения для сопоставления объектов с классами.
Таких метод машинного обучения не существует.
=============================================
Что такое функция расстояния в методе ближайшего соседа?
Ядро сглаживания.
Монотонно возрастающая функция на отрезке [0; +∞].
Монотонно убывающая функция на отрезке [0; +∞].
Монотонно возрастающая функция на отрезке [ ∞; 0].
Монотонно убывающая функция на отрезке [ ∞; 0].
Мера сходства объектов.
Вопрос No2
Зачем используется параметр row.names в функции read.table()?
Для указания имени загружаемого файла.
Для указания имени экспортируемого файла.
Для сообщения программе о наличии в загружаемом файле строки с заголовками столбцов.
Для указания количества строк в файле.
Для указания номера столбца, в котором содержатся имена строк.
Такого параметра не существует.
Вопрос No3
Как называется регрессионная модель, которая является линейной комбинацией функций?
Одномерная регрессия.
Двумерная регрессия.
Трёхмерная регрессия.
Многомерная регрессия.
Линейная регрессия.
Экспоненциальная регрессия.
Нелинейная регрессия.
Вопрос No4
К какой категории алгоритмов машинного обучения относится логистическая регрессия?
Контролируемое обучение.
Неконтролируемое обучение.
Деревья принятия решений.
Метод наименьших квадратов.
Метод ансамблей.
Обучение с подкреплением.
Вопрос No5
Что такое непересекающиеся классы в задаче классификации?
Случай, когда объекты могут относиться только к одному классу.
Случай, когда объекты могут относиться одновременно к нескольким классам.
Случай, когда объекты принадлежат классам с определённой вероятностью.
Случай, когда объекты принадлежат только одному классу, но с определённой вероятностью.
Случай, когда объекты принадлежат всегда нескольким классам с определённой вероятностью.
Таких классов в задаче классификации не существует.
Вопрос No6
Что такое одномерная регрессия?
Регрессия с участием одной свободной переменной.
Регрессия с двумя свободными переменными.
Регрессия с тремя свободными переменными.
Регрессия с несколькими свободными переменными.
Регрессионная модель, которая является линейной комбинацией функций.
Регрессионная модель, которая является нелинейной комбинацией функций.
Вопрос No7
Как называется подход к реализации градиентного спуска, когда на каждой итерации алгоритма из обучающей выборки каким-то (случайным) образом выбирается только один объект. Таким образом вектор весов настраивается на каждый вновь выбираемый объект?
Итерационный подход.
Целостный подход.
Весовой подход.
Градиентный подход.
Пакетный подход.
Стохастический подход.
Алгоритмы по указанной схеме не реализуются.
Вопрос No8
Как называются методы машинного обучения, в которых нет размеченного множества данных, но есть некоторая форма обратной связи, помогающая прогнозировать свойства объектов?
Обучение с подкреплением.
Неконтролируемое обучение.
Контролируемое обучение.
Полу контролируемое обучение.
Методы классификации.
Регрессия.
Вопрос No9
Как задаётся весовая функция для метода k экспоненциально взвешенных ближайших соседей?
Такого вида метода ближайших соседей не существует.
Вопрос No10
Что такое ядро сглаживания в методе ближайших соседей?
Неотрицательная монотонно невозрастающая функция [0; +∞].
Отрицательная монотонно возрастающая функция на отрезке [0; +∞].
Неотрицательная монотонно убывающая функция на отрезке [0; +∞].
Неотрицательная монотонно возрастающая функция на отрезке [ ∞; 0].
Неотрицательная монотонно убывающая функция на отрезке [ ∞; 0].
Вопрос No11
К какой области машинного обучения относится задача разбиение заданного конечного множества объектов на непересекающиеся множества?
Прогнозирование.
Уменьшение размерности.
Регрессия.
Кластеризация.
Классификация.
Задача из вопроса не относится к задачам машинного обучения.
Вопрос No12
Как называется элемент, который от воздействия энергии вырабатывает сигнал. Если входной сигнал больше ρi, то выдаётся выходной сигнал Si*= +1, иначе выходной сигнал равен нулю?
S-элемент.
A-элемент.
R-элемент.
D-элемент.
N-элемент.
E-элемент.
Такого элемента не существует.
Вопрос No13
К какой категории алгоритмов машинного обучения относится метод опорных векторов?
Контролируемое обучение.
Неконтролируемое обучение.
Деревья принятия решений.
Метод наименьших квадратов.
Метод ансамблей.
Обучение с подкреплением.
Вопрос No14
Как называется процесс подкрепления, при котором вес связи, начинающийся на активном элементе и оканчивающийся на элементе , изменяется на величину r, знак которой противоположен знаку сигнала ?
Положительное подкрепление.
Отрицательное подкрепление.
Альфа-система подкрепления.
r-положительное подкрепление.
r-отрицательное подкрепление.
Связанное подкрепление.
Такого процесса подкрепления не существует.
Вопрос No15
Как называется процесс подкрепления, при котором вес связи, начинающийся на активном элементе и оканчивающийся на элементе , изменяется на величину r, знак которой совпадает со знаком сигнала ?
Положительное подкрепление.
Отрицательное подкрепление.
Альфа-система подкрепления.
r-положительное подкрепление.
r-отрицательное подкрепление.
Связанное подкрепление.
Такого процесса подкрепления не существует.
Вопрос No16
Как называется система, в которой по крайней мере один элемент A или R, находящийся на расстоянии d1 от ближайшего S-элемента, является исходным в цепи обратной связи к S-элементу или A-элементу, расстояние которого до ближайшего S-элемента d2<d1?
Персептрон с последовательными связями.
Персептрон с перекрёстными связями.
Персептрон с обратной связью.
Персептрон, ограниченный по диаметру.
Персептрон ограниченного порядка.
Персептрон Гамбы.
Случайный персептрон.
Ограниченный персептрон.
Вопрос No17
К какой категории алгоритмов машинного обучения относится метод наименьших квадратов?
Контролируемое обучение.
Неконтролируемое обучение.
Деревья принятия решений.
Логистическая регрессия.
Метод ансамблей.
Обучение с подкреплением.
Вопрос No18
Как вычисляется сумма квадратов остатков?
, где yi – фактическое значение, f(,xi) – функция регрессионной зависимости.
, где yi – дисперсия, f(,xi) – функция регрессионной зависимости.
, где yi – фактическое значение, f(,xi)– дисперсия.
, где yi – фактическое значение, f(,xi)– функция регрессионной зависимости.
, где yi – дисперсия, f(,xi)– функция регрессионной зависимости.
, где yi – фактическое значение, f(,xi)– дисперсия.
Вопрос No19
Как называется регрессия с участием одной свободной переменной?
Одномерная регрессия.
Двумерная регрессия.
Трёхмерная регрессия.
Многомерная регрессия.
Линейная регрессия.
Экспоненциальная регрессия.
Нелинейная регрессия.
Вопрос No20
Что такое неконтролируемое обучение?
Методы машинного обучения, используемые в случаях, когда для определённого массива данных известны определённые свойства и требуется предсказать эти свойства для другого массива данных.
Методы машинного обучения, используемые для обнаружения неявных связей на немаркированном множестве данных.
Методы машинного обучения, в которых нет размеченного множества данных, но есть некоторая форма обратной связи, помогающая прогнозировать свойства объектов.
Методы машинного обучения для предсказания следующего элемента в последовательности.
Методы машинного обучения для сопоставления объектов с классами.
Таких метод машинного обучения не существует.
=============================================
Дополнительная информация
Не нашли нужный ответ на тесты СибГУТИ? Пишите, пройду тест БЕСПЛАТНО!
Помогу с вашим онлайн тестом, другой работой или дисциплиной.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Помогу с вашим онлайн тестом, другой работой или дисциплиной.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Похожие материалы
«Методы машинного обучения»
Илья272
: 5 ноября 2023
Общее задание является единым для всех вариантов, вариант влияет только на тип входных данных и способ ввода. Способов ввода будет 2:
1) Создать таблицу с данными и сохранить её в текстовом файле, данные считывать из этого файла
2) Данные задаются при помощи функции
При формировании данных необходимо создать не менее 30 пар значений. Необходимо написать скрипт, который будет считывать/формировать данные, по этим данным стоится наиболее подходящая модель линейной регрессии. При помощи полученно
Илья272
: 5 ноября 2023
700 руб.
«Методы машинного обучения»
Илья272
: 5 ноября 2023
Контрольная работа состоит из нескольких заданий. От варианта студента зависят входные данные, для которых будут решаться задания, а также некоторые особенности выполнения заданий.
Всем студентам предоставляются наборы данных, в зависимости от варианта, для этих данных необходимо:
1) Построить классификатор на основе метода ближайших k соседей и определить класс тестового значения (описание метода можно найти по ссылке). От варианта зависят весовая функция и значение k.
2) Построить классифик
Илья272
: 5 ноября 2023
1300 руб.
Методы машинного обучения. Билет №6
IT-STUDHELP
: 24 ноября 2021
Билет №6
1) Что такое правило Хэбба?
2) Что такое сингулярное разложение? Как оно используется для решения задачи наименьших квадратов?
IT-STUDHELP
: 24 ноября 2021
350 руб.
Методы машинного обучения. Вариант №1
IT-STUDHELP
: 24 ноября 2021
Контрольная работа по методам классификации
Выбор варианта: N = 1
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=4.
Обучающая последовательность и тестовый объект:
4) (X,Y)={(7,9,1), (2,5,1), (5,6,1), (8,6,1), (7,6,1), (7,9,2), (14,7,2), (14,2,2), (6,7,2), (10,3,2), (11,9,2), (9,1,2)}: тестовый объект x’=(12,12).
Вариант весовой функции определяется по формуле:
N_вф=((N+7)mod4)+1=3.
Весовая функция:
3) — метод парзеновского окна фиксированной ши
IT-STUDHELP
: 24 ноября 2021
1000 руб.
Методы машинного обучения. Вариант №8
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
Выбор варианта:
N = 8
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=11
Вариант весовой функции определяется по формуле:
N_вф=((N+7)mod4)+1=4
Вариант выборки для метода построения решающего дерева определяется по формуле:
N_вд=((N*N+2)mod11)+1=1
Обучающая последовательность и тестовый объект для метода ближайших соседей:
11) (X,Y)={ (7,2,1), (8,1,1), (8,7,1), (8,2,1), (9,9,1), (6,8,1), (13,8,2), (6,1,2), (11,8,2), (4,12,3), (7,14,3), (1,8,3), (9,6,3)}
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
1000 руб.
Методы машинного обучения. Билет №1
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
Билет №1
1) Как определяется понятие отступа в метрических алгоритмах классификации?
2) Что такое ядерное сглаживание в регрессии?
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
350 руб.
Методы машинного обучения. Билет №12
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
Билет №12
1) Что такое «выбросы»? Как осуществляется фильтрация выбросов в непараметрической регрессии?
2) Что такое «проблема мультиколлинеарности» в задачах многомерной линейной регрессии? Какие есть три подхода к её устранению?
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
350 руб.
Методы машинного обучения. Вариант №8
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
Задание на лабораторную работу
Общее задание является единым для всех вариантов, вариант влияет только на тип входных данных и способ ввода. Способов ввода будет 2:
Создать таблицу с данными и сохранить её в текстовом файле, данные считывать из этого файла
Данные задаются при помощи функции
При формировании данных необходимо создать не менее 30 пар значений. Необходимо написать скрипт, который будет считывать/формировать данные, по этим данным стоится наиболее подходящая модель линейной регрес
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
500 руб.
Другие работы
Формы и системы оплаты труда на предприятии питания, их совершенствование на примере кафе Хуторок
GnobYTEL
: 24 августа 2012
Содержание:
Введение.
Экономическое содержание заработной платы.
Сущность, функции и принципы заработной платы.
Формы и системы оплаты труда.
Состав фонда заработной платы, источники его образования.
Формирование заработной платы на предприятии общественного питания кафе «Хуторок».
Краткая характеристика предприятия общественного питания кафе «Хуторок».
Основные технико-экономические показатели динамике.
Динамика и структура средней заработной платы на предприятии кафе «Хуторок» за 2008-2009гг.
GnobYTEL
: 24 августа 2012
20 руб.
Гидравлика УГЛТУ Задача 6 Вариант 8
Z24
: 8 декабря 2025
Определить расход воды (ρ = 1000кг/м³, ν = 1·10-6 м²/с) в трубопроводе длиной l и диаметром d для подачи ее на высоту Н. Располагаемое давление рр. Коэффициенты сопротивления: задвижки ζз, поворота ζп = 1,1, выхода в бак ζв бак = 1. Шероховатость трубы Δ = 0,2 мм.
Z24
: 8 декабря 2025
180 руб.
Контрольная работа _Экономика труда_вар 20
lenok333
: 11 сентября 2016
Общее задание для всех вариантов:
Опишите ваше рабочее место с точки зрения выполняемых функций и поставленных целей. Определите, какой из мотивационных типов (согласно модели Герчикова В.И.) является наиболее подходящим для кандидата на данную рабочую позицию. Опишите используемую систему оплаты труда и проанализируйте её адекватность по отношению к рассматриваемой рабочей позиции (рабочего места).
Учитывает ли применяемая система оплаты труда трудоёмкость выполняемых вами работ? Если да – то к
lenok333
: 11 сентября 2016
100 руб.
Цифровые системы распределения сообщений. Лабораторная № 1, вар 08
syberiangod
: 20 мая 2011
1. Цель работы
Изучить принципы временной коммутации, временного деления каналов и построение временной коммутации с различными параметрами.
2. Задание
Для качественного выполнения лабораторной работы необходимо изучить материал, изложенный в лекции 2. Для начала работы запустите файл run.bat из папки WREM.
При запуске программы лабораторной работы теоретический материал также можно найти в меню этой программы в пунктах "Принцип временной коммутации", "Принцип временного деления каналов", "Пост
syberiangod
: 20 мая 2011
80 руб.
