Онлайн Тест 2 по дисциплине: Методы машинного обучения.
-
Категории:
СибГУТИ, Методы машинного обучения., Тесты
-
Добавлен:
29.03.2023
-
Размер:
187 KB
-
Покупок:
0
-
Добавил:
IT-STUDHELP
Написать сообщение
Скачать
Состав работы
1DDD52B5-3F89-43B1-981C-05F7DE3FCB0B.docx
|
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
- Microsoft Word
Описание
Вопрос No1
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 No2
В чём заключаются два основных требования к методам понижения размерности?
Количество новых признаков должно быть меньше количества исходных признаков; новые признаки должны содержать как можно больше информации из исходных признаков.
Количество новых признаков должно быть больше количества исходных признаков; новые признаки должны содержать как можно больше информации из исходных признаков.
Количество новых признаков должно быть больше количества исходных признаков; новые признаки должны содержать как можно меньше информации из исходных признаков.
Количество новых признаков должно быть меньше количества исходных признаков; новые признаки должны содержать как можно меньше информации из исходных признаков.
Задача понижения размерности не может быть решена.
Вопрос No3
Что такое нечёткие 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 No4
Зачем используется параметр header 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 No5
Как называется логический решающий элемент, который выдаёт выходной сигнал, когда алгебраическая сумма его входных сигналов ai равна или превышает некоторую пороговую величину ρi 0. Выходной сигнал ai* = +1, если была превышена пороговая величина ρi, в противном случае он равен нулю?
S-элемент.
A-элемент.
R-элемент.
D-элемент.
N-элемент.
E-элемент.
Такого элемента не существует.
Вопрос No6
Пусть персептрон определён через предикаты. Как называется персептрон, если для каждого предиката F из Ф диаметр множества точек плоскости, от которых зависит F, не превосходит некоторой фиксированной величины?
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 No7
К какой области машинного обучения относится задача исследования влияния одной или нескольких независимых величин на зависимую?
Прогнозирование.
Уменьшение размерности.
Регрессия.
Кластеризация.
Классификация.
Задача из вопроса не относится к задачам машинного обучения.
Вопрос No8
К какой категории алгоритмов машинного обучения относится метод главных компонент?
Контролируемое обучение.
Неконтролируемое обучение.
Деревья принятия решений.
Метод наименьших квадратов.
Метод опорных векторов.
Обучение с подкреплением.
Вопрос No9
Как задаётся весовая функция для метода парзеновского окна переменной ширины?
Такого вида метода ближайших соседей не существует.
Вопрос No10
Как называется регрессионная модель, которая является нелинейной комбинацией функций?
Одномерная регрессия.
Двумерная регрессия.
Трёхмерная регрессия.
Многомерная регрессия.
Линейная регрессия.
Экспоненциальная регрессия.
Нелинейная регрессия.
Вопрос No11
Что такое контролируемое 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.
Вопрос No12
К какой категории алгоритмов машинного обучения относится анализ независимых компонент?
Контролируемое обучение.
Неконтролируемое обучение.
Деревья принятия решений.
Метод наименьших квадратов.
Метод опорных векторов.
Обучение с подкреплением.
Вопрос No13
Как называется элемент, который выдаёт выходной сигнал r* = +1, если сумма его входных сигналов является строго положительной, и сигнал r* = 1, если сумма его входных сигналов является строго отрицательной. Если сумма входных сигналов равна нулю, выход можно считать либо равным нулю, либо неопределённым?
S-элемент.
A-элемент.
R-элемент.
D-элемент.
N-элемент.
E-элемент.
Такого элемента не существует.
Вопрос No14
Как называется регрессия с участием одной свободной переменной?
Одномерная регрессия.
Двумерная регрессия.
Трёхмерная регрессия.
Многомерная регрессия.
Линейная регрессия.
Экспоненциальная регрессия.
Нелинейная регрессия.
Вопрос No15
В чём заключается задача регрессионного анализа?
Сопоставить объекту номер или наименование класса из заданного множества.
Разбиение заданного конечного множества объектов на непересекающиеся множества.
Исследование влияния одной или нескольких независимых величин на зависимую.
Для заданного множества объектов, описанных конечным числом признаков, уменьшить количество признаков, описывающих объекты, не изменив структуру множества объектов.
Определение следующего объекта ряда Х = х1, х2, ..., хt, в котором все объекты принадлежат некоторому множеству.
Такой задачи в машинном обучении не существует.
Вопрос No16
Зачем используется параметр nrows 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.
Для указания количества строк, которое должно быть с читано из загружаемой таблицы.
Вопрос No17
Пусть персептрон определён через предикат. Как называется персептрон, если множество Ф предикатов F бесконечно, а множество значений принимаемых коэффициентами k, конечно:
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 No18
К какой категории алгоритмов машинного обучения относится метод ансамблей?
Контролируемое обучение.
Неконтролируемое обучение.
Деревья принятия решений.
Метод наименьших квадратов.
Метод опорных векторов.
Обучение с подкреплением.
Вопрос No19
Как называется множество классов в задаче классификации, которые допускают принадлежность объекта к классу с определённой вероятностью?
Непересекающиеся классы.
Пересекающиеся классы.
Нечёткие классы.
Полу пересекающиеся классы.
Непересекающиеся нечёткие классы.
Пересекающиеся нечёткие классы.
Такие множества объектов в задаче классификации не рассматриваются.
Вопрос No20
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.
=============================================
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 No2
В чём заключаются два основных требования к методам понижения размерности?
Количество новых признаков должно быть меньше количества исходных признаков; новые признаки должны содержать как можно больше информации из исходных признаков.
Количество новых признаков должно быть больше количества исходных признаков; новые признаки должны содержать как можно больше информации из исходных признаков.
Количество новых признаков должно быть больше количества исходных признаков; новые признаки должны содержать как можно меньше информации из исходных признаков.
Количество новых признаков должно быть меньше количества исходных признаков; новые признаки должны содержать как можно меньше информации из исходных признаков.
Задача понижения размерности не может быть решена.
Вопрос No3
Что такое нечёткие 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 No4
Зачем используется параметр header 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 No5
Как называется логический решающий элемент, который выдаёт выходной сигнал, когда алгебраическая сумма его входных сигналов ai равна или превышает некоторую пороговую величину ρi 0. Выходной сигнал ai* = +1, если была превышена пороговая величина ρi, в противном случае он равен нулю?
S-элемент.
A-элемент.
R-элемент.
D-элемент.
N-элемент.
E-элемент.
Такого элемента не существует.
Вопрос No6
Пусть персептрон определён через предикаты. Как называется персептрон, если для каждого предиката F из Ф диаметр множества точек плоскости, от которых зависит F, не превосходит некоторой фиксированной величины?
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 No7
К какой области машинного обучения относится задача исследования влияния одной или нескольких независимых величин на зависимую?
Прогнозирование.
Уменьшение размерности.
Регрессия.
Кластеризация.
Классификация.
Задача из вопроса не относится к задачам машинного обучения.
Вопрос No8
К какой категории алгоритмов машинного обучения относится метод главных компонент?
Контролируемое обучение.
Неконтролируемое обучение.
Деревья принятия решений.
Метод наименьших квадратов.
Метод опорных векторов.
Обучение с подкреплением.
Вопрос No9
Как задаётся весовая функция для метода парзеновского окна переменной ширины?
Такого вида метода ближайших соседей не существует.
Вопрос No10
Как называется регрессионная модель, которая является нелинейной комбинацией функций?
Одномерная регрессия.
Двумерная регрессия.
Трёхмерная регрессия.
Многомерная регрессия.
Линейная регрессия.
Экспоненциальная регрессия.
Нелинейная регрессия.
Вопрос No11
Что такое контролируемое 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.
Вопрос No12
К какой категории алгоритмов машинного обучения относится анализ независимых компонент?
Контролируемое обучение.
Неконтролируемое обучение.
Деревья принятия решений.
Метод наименьших квадратов.
Метод опорных векторов.
Обучение с подкреплением.
Вопрос No13
Как называется элемент, который выдаёт выходной сигнал r* = +1, если сумма его входных сигналов является строго положительной, и сигнал r* = 1, если сумма его входных сигналов является строго отрицательной. Если сумма входных сигналов равна нулю, выход можно считать либо равным нулю, либо неопределённым?
S-элемент.
A-элемент.
R-элемент.
D-элемент.
N-элемент.
E-элемент.
Такого элемента не существует.
Вопрос No14
Как называется регрессия с участием одной свободной переменной?
Одномерная регрессия.
Двумерная регрессия.
Трёхмерная регрессия.
Многомерная регрессия.
Линейная регрессия.
Экспоненциальная регрессия.
Нелинейная регрессия.
Вопрос No15
В чём заключается задача регрессионного анализа?
Сопоставить объекту номер или наименование класса из заданного множества.
Разбиение заданного конечного множества объектов на непересекающиеся множества.
Исследование влияния одной или нескольких независимых величин на зависимую.
Для заданного множества объектов, описанных конечным числом признаков, уменьшить количество признаков, описывающих объекты, не изменив структуру множества объектов.
Определение следующего объекта ряда Х = х1, х2, ..., хt, в котором все объекты принадлежат некоторому множеству.
Такой задачи в машинном обучении не существует.
Вопрос No16
Зачем используется параметр nrows 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.
Для указания количества строк, которое должно быть с читано из загружаемой таблицы.
Вопрос No17
Пусть персептрон определён через предикат. Как называется персептрон, если множество Ф предикатов F бесконечно, а множество значений принимаемых коэффициентами k, конечно:
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 No18
К какой категории алгоритмов машинного обучения относится метод ансамблей?
Контролируемое обучение.
Неконтролируемое обучение.
Деревья принятия решений.
Метод наименьших квадратов.
Метод опорных векторов.
Обучение с подкреплением.
Вопрос No19
Как называется множество классов в задаче классификации, которые допускают принадлежность объекта к классу с определённой вероятностью?
Непересекающиеся классы.
Пересекающиеся классы.
Нечёткие классы.
Полу пересекающиеся классы.
Непересекающиеся нечёткие классы.
Пересекающиеся нечёткие классы.
Такие множества объектов в задаче классификации не рассматриваются.
Вопрос No20
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.
=============================================
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
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»
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. 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. 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 №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.
Методы машинного обучения. Вариант №7
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.
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.
Другие работы
Волоконно-оптические системы передачи (часть 1-я). Билет №17
IT-STUDHELP
: 24 ноября 2021
Федеральное агентство связи
ФГБОУ ВО
«Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики»
Кафедра многоканальной электросвязи и оптических систем
Утверждаю
Зав. кафедрой
…………………
Билет № 17
Факульте
IT-STUDHELP
: 24 ноября 2021
150 руб.
Контрольная работа по Физике №2/ 1 вариант
Богарт
: 15 апреля 2020
Задача No 361.
Катушка и амперметр соединены последовательно и подключены к источнику тока. К клеммам катушки присоединен вольтметр с сопротивлением r = 4 кОм. Амперметр показывает силу тока I = 0,3 А, вольтметр – напряжение U = 120 В. Определить сопротивление R катушки. Определить относительную погрешность ε, которая будет допущена при измерении сопротивления, если пренебречь силой тока, текущего через вольтметр.
Задача No 371.
За время t = 20 с при равномерно возраставшей силе тока от нуля до
Богарт
: 15 апреля 2020
350 руб.
Курсовая работа: Средства радиоэлектронной защиты и подавления радиоэлектронных средств (РЭС)
alfFRED
: 15 сентября 2013
1. Тема: "Средства радиоэлектронной защиты и подавления радиоэлектронных средств (РЭС)"
2. Срок представления курсовой работы к защите " 10 " мая 2007 г.
3. Исходные данные для проектирования:
а) Исходные данные к курсовой работе:
Тип РЛС: вертолетная РЛС.
Параметры РЛС: дальность обнаружения цели не менее 30 км;
Определяемые координаты цели: скорость, азимут.
Параметры цели: ЭПР цели Е=5 м2, максимальная скорость цели V=900 м/с;
Виды применяемых помех: уводящая по скорости, пассивная
alfFRED
: 15 сентября 2013
10 руб.
Лабораторные работы №№1,2,3 по дисциплине: Основы компьютерных технологий. Вариант №1
IT-STUDHELP
: 10 апреля 2019
Лабораторная работа № 1
OpenOffice Writer
Задание 1
1. Создать текстовый документ.
2. Студенты с четным вариантом – задайте книжную ориентацию листа формата А4, фон – светло желтый;
Студенты с нечетным вариантом – задайте альбомную ориентацию листа формата А4, фон – светло зеленый;
3. Настройте параметры полей: верхнее и нижнее — 1,7 см, левое — 2,5 см, правое — 1,5 см.
4. Заполнить верхний колонтитул согласно образцу выполнения. Используя шрифт Times New Roman 12, применить различное начерт
IT-STUDHELP
: 10 апреля 2019
600 руб.
