Онлайн Тест 3 по дисциплине: Методы машинного обучения.
Состав работы
|
|
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
- Microsoft Word
Описание
Вопрос No1
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 No2
Как называется сеть, состоящая из S, A, R — элементов, с переменной матрицей взаимодействия V, определяемой последовательностью прошлых состояний активности сети?
Персептрон.
Ансамбль элементов.
Ансамбль персептронов.
Сеть элементов.
Сеть персептронов.
Нет сетей включающих все три типа элементов.
Вопрос No3
В чём заключается задача уменьшения размерности?
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 No4
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 No5
Как называется вариант метода ближайших соседей, если весовая функция задана как
Простейший метод ближайшего соседа.
Метод k ближайших соседей.
Метод k экспоненциально взвешенных ближайших соседей.
Метод парзеновского окна переменной ширины.
Метод потенциальных функций.
Метод парзеновского окна фиксированной ширины.
Метода k ближайших соседей с такой весовой функцией не существует.
Вопрос No6
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 No7
Зачем используется параметр skip 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 в файле, которое должно быть пропущено перед началом импортирования.
Вопрос No8
Как задаётся весовая функция для метода k экспоненциально взвешенных ближайших соседей?
Такого вида метода ближайших соседей не существует.
Вопрос No9
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 No10
Пусть персептрон определён через предикат. Как называется персептрон, если каждый элемент из Ф может зависеть от всех точек, но должен быть линейной пороговой функцией?
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 No11
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 No12
Как называется функция от объекта, позволяющее определить, в какую из дочерних вершин нужно поместить рассматриваемый объект, использующаяся в решающих деревьях?
Определяющее правило.
Определяющая функция.
Функция регрессии.
Решающее правило.
Размещающая функция.
Размещающее правило.
Вопрос No13
К какой области машинного обучения относится задача сопоставления объекту номера или наименования класса из заданного множества?
Прогнозирование.
Уменьшение размерности.
Регрессия.
Кластеризация.
Классификация.
Задача из вопроса не относится к задачам машинного обучения.
Вопрос No14
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 No15
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 No16
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 No17
Что является критерием останова построения решающего дерева?
Мера информации увеличивается менее чем на определённый процент.
Ограничение максимального числа объектов в листе.
Ограничение минимальной длины дерева.
Когда все объекты в вершине относятся к разным классам.
Мера информации увеличивается более чем на определённый процент.
Вопрос No18
К какой области машинного обучения относится задача уменьшения количества признаков, описывающих объекты некоторого конечного множества, не изменив структуру этого множества?
Прогнозирование.
Уменьшение размерности.
Регрессия.
Кластеризация.
Классификация.
Задача из вопроса не относится к задачам машинного обучения.
Вопрос No19
Как называются методы машинного обучения, используемые в случаях, когда для определённого массива данных известны определённые свойства и требуется предсказать эти свойства для другого массива данных?
Обучение с подкреплением.
Неконтролируемое обучение.
Контролируемое обучение.
Полу контролируемое обучение.
Методы классификации.
Регрессия.
Вопрос No20
Как называется вариант метода ближайших соседей, если весовая функция задана как
Простейший метод ближайшего соседа.
Метод k ближайших соседей.
Метод k экспоненциально взвешенных ближайших соседей.
Метод парзеновского окна фиксированной ширины.
Метод парзеновского окна переменной ширины.
Метод потенциальных функций.
Метода k ближайших соседей с такой весовой функцией не существует.
=============================================
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 No2
Как называется сеть, состоящая из S, A, R — элементов, с переменной матрицей взаимодействия V, определяемой последовательностью прошлых состояний активности сети?
Персептрон.
Ансамбль элементов.
Ансамбль персептронов.
Сеть элементов.
Сеть персептронов.
Нет сетей включающих все три типа элементов.
Вопрос No3
В чём заключается задача уменьшения размерности?
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 No4
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 No5
Как называется вариант метода ближайших соседей, если весовая функция задана как
Простейший метод ближайшего соседа.
Метод k ближайших соседей.
Метод k экспоненциально взвешенных ближайших соседей.
Метод парзеновского окна переменной ширины.
Метод потенциальных функций.
Метод парзеновского окна фиксированной ширины.
Метода k ближайших соседей с такой весовой функцией не существует.
Вопрос No6
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 No7
Зачем используется параметр skip 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 в файле, которое должно быть пропущено перед началом импортирования.
Вопрос No8
Как задаётся весовая функция для метода k экспоненциально взвешенных ближайших соседей?
Такого вида метода ближайших соседей не существует.
Вопрос No9
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 No10
Пусть персептрон определён через предикат. Как называется персептрон, если каждый элемент из Ф может зависеть от всех точек, но должен быть линейной пороговой функцией?
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 No11
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 No12
Как называется функция от объекта, позволяющее определить, в какую из дочерних вершин нужно поместить рассматриваемый объект, использующаяся в решающих деревьях?
Определяющее правило.
Определяющая функция.
Функция регрессии.
Решающее правило.
Размещающая функция.
Размещающее правило.
Вопрос No13
К какой области машинного обучения относится задача сопоставления объекту номера или наименования класса из заданного множества?
Прогнозирование.
Уменьшение размерности.
Регрессия.
Кластеризация.
Классификация.
Задача из вопроса не относится к задачам машинного обучения.
Вопрос No14
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 No15
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 No16
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 No17
Что является критерием останова построения решающего дерева?
Мера информации увеличивается менее чем на определённый процент.
Ограничение максимального числа объектов в листе.
Ограничение минимальной длины дерева.
Когда все объекты в вершине относятся к разным классам.
Мера информации увеличивается более чем на определённый процент.
Вопрос No18
К какой области машинного обучения относится задача уменьшения количества признаков, описывающих объекты некоторого конечного множества, не изменив структуру этого множества?
Прогнозирование.
Уменьшение размерности.
Регрессия.
Кластеризация.
Классификация.
Задача из вопроса не относится к задачам машинного обучения.
Вопрос No19
Как называются методы машинного обучения, используемые в случаях, когда для определённого массива данных известны определённые свойства и требуется предсказать эти свойства для другого массива данных?
Обучение с подкреплением.
Неконтролируемое обучение.
Контролируемое обучение.
Полу контролируемое обучение.
Методы классификации.
Регрессия.
Вопрос No20
Как называется вариант метода ближайших соседей, если весовая функция задана как
Простейший метод ближайшего соседа.
Метод k ближайших соседей.
Метод k экспоненциально взвешенных ближайших соседей.
Метод парзеновского окна фиксированной ширины.
Метод парзеновского окна переменной ширины.
Метод потенциальных функций.
Метода k ближайших соседей с такой весовой функцией не существует.
=============================================
Дополнительная информация
Не нашли нужный ответ на тесты СибГУТИ? Пишите, помогу с вашим онлайн тестом, другой работой или дисциплиной.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
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
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
1300 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
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?
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
500 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?
350 руб.
Методы машинного обучения. Вариант №7
IT-STUDHELP
: 15 ноября 2021
Контрольная работа по методам классификации
Выбор варианта: N = 7
Вариант выборки для метода ближайших соседей определяется по формуле:
N_в=((N+13)mod11)+1=10.
Обучающая последовательность и тестовый объект:
10) (X,Y)={ (6,5,1), (1,9,1), (1,9,1), (1,6,1), (8,4,1), (14,11,2), (13,13,2), (6,7,2), (12,11,2), (13,9,2), (9,7,2)}: тестовый объект x’=(7,3).
Вариант весовой функции определяется по формуле:
N_вф=((N+7)mod4)+1=3.
Весовая функция:
3) — метод парзеновского окна фиксированной ширины
1000 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?
350 руб.
Другие работы
Зятяжная машинка
lepris
: 1 июня 2022
Зятяжная машинка 21-00
Устройство и работа затяжной машинки. Для упаковки металла служит стальная упаковочная лента, концы которой скрепляют специальными штампованными замками. Натягивают и отрезают ленту при этом затяжной машинкой (рис. 1).Машинку собирают в следующем порядке. Втулки 6 и 22 запрессовывают в отверстия ф36 и ф28 корпуса 1 так, чтобы буртики втулок оказались в проточках ф40 и ф32 корпуса. Одну пружину 13 крепят между стенками к дну корпуса винтами 3 так, чтобы подъем пружины был
500 руб.
Повышение эффективности системы управления персоналом (ООО Невада)
Aronitue9
: 31 июля 2015
Содержание
Введение
Теоретические основы системы управления персоналом организации
Роль системы управления персоналом в деятельности организаций социально – культурной сферы
Структура и функции системы управления персоналом в организации
Сущность, способы и технологии мотивации персонала
Исследование системы управления персоналом на примере ООО «Невада»
Организационно – функциональная структура ООО «Невада»
Анализ деятельности по управлению персоналом
Исследование системы мотивации персонала ООО
400 руб.
Гидравлика АКАДЕМИЯ ГРАЖДАНСКОЙ ЗАЩИТЫ Задача 8 Вариант 83
Z24
: 12 марта 2026
Определить количество автонасосов АНР-40-130, необходимое для подачи воды в перекачку, если разность высотных отметок между головным автонасосом и водоисточником Z. Перекачка производится на расстояние L по двум прорезиненным рукавным линиям диаметрами d1 и d2. Головной автонасос, расположенный у места пожара, обеспечивает работу двух стволов с диаметрами насадков dH1 и dH2. Насос работает в режиме α = 0,75.
Рукава системы прорезиненные.
Примечание: При перекачке из насоса в насос в конце ма
200 руб.
Контрольная и Лабораторные работы 1-2 по дисциплине: Оптические интерфейсы. Вариант №9
IT-STUDHELP
: 23 декабря 2022
Вариант: 9
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА No1
«Изучение пассивных компонентов волоконнооптических систем передачи (ВОСП)»
По дисциплине: «Оптические средства сопряжения»
Контрольные вопросы:
1. Какие стандарты распространяются на пассивные оптические компоненты?
2. Какого масштаба оптические сети предполагают использование пассивных компонент?
3. Чем отличаются оптические волокна (ОВ) различных стандартов?
4. Что называют длиной волны отсечки одномодового волокна?
5. Что относится к характеристикам стан
800 руб.