Онлайн Тест 1 по дисциплине: Методы машинного обучения.

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.

=============================================

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