игра брюс 2048
Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Машинное обучение / Тест 20

Машинное обучение - тест 20

Упражнение 1:
Номер 1
Оценкой близости объекта math к классу math называется функция:

Ответ:

 (1) math 

 (2) math 

 (3) math 

 (4) math 


Номер 2
Локальную аппроксимацию выборки math строит алгоритм:

Ответ:

 (1) math 

 (2) math 

 (3) math 

 (4) math 


Номер 3
Весовой функцией является функция:

Ответ:

 (1) math 

 (2) math 

 (3) math 

 (4) math 


Упражнение 2:
Номер 1
Какой алгоритм относит классифицируемый объект math к тому классу, которому принадлежит обучающий объект?

Ответ:

 (1) ближайшего соседа; 

 (2) ЕМ-алгоритм; 

 (3) math ближайших соседей; 

 (4) math взвешенных ближайших соседей. 


Номер 2
Выберите, какие недостатки относятся к алгоритму ближайшего соседа?

Ответ:

 (1) неустойчив к шуму при math

 (2) низкое качество классификации; 

 (3) отсутствие параметров, которые можно было бы настраивать по выборке; 

 (4) достигается максимум сразу на нескольких классах; 

 (5) неустойчив к погрешностям. 


Номер 3
Выберите какие недостатки относятся не к алгоритму ближайшего соседа?

Ответ:

 (1) неустойчив к шуму при math

 (2) низкое качество классификации; 

 (3) отсутствие параметров, которые можно было бы настраивать по выборке; 

 (4) достигается максимум сразу на нескольких классах; 

 (5) неустойчив к погрешностям. 


Упражнение 3:
Номер 1
К какому алгоритму можно отнести формулу: math?

Ответ:

 (1) ЕМ-алгоритм; 

 (2) алгоритм ближайшего соседа; 

 (3) алгоритм math ближайших соседей; 

 (4) алгоритм math взвешенных ближайших соседей. 


Номер 2
К какому алгоритму можно отнести формулу: math?

Ответ:

 (1) ЕМ-алгоритм; 

 (2) алгоритм ближайшего соседа; 

 (3) алгоритм math ближайших соседей; 

 (4) алгоритм math взвешенных ближайших соседей. 


Номер 3
К какому алгоритму можно отнести формулу: math?

Ответ:

 (1) ЕМ-алгоритм; 

 (2) алгоритм ближайшего соседа; 

 (3) алгоритм math ближайших соседей; 

 (4) алгоритм math взвешенных ближайших соседей. 


Упражнение 4:
Номер 1
Выберите верные утверждения:

Ответ:

 (1) при math алгоритм math ближайших соседей неустойчив к шуму; 

 (2) при math алгоритм math ближайших соседей вырождется в константу; 

 (3) алгоритм math взвешенных ближайших соседей не хранит обучающую выборку целиком; 

 (4) алгоритм ближайшего соседа устойчив к погрешностям. 


Номер 2
Выберите неверные утверждения:

Ответ:

 (1) при math алгоритм math ближайших соседей неустойчив к шуму; 

 (2) при math алгоритм math ближайших соседей вырождется в константу; 

 (3) алгоритм math взвешенных ближайших соседей не хранит обучающую выборку целиком; 

 (4) алгоритм ближайшего соседа устойчив к погрешностям. 


Номер 3

                                
Ответ:

 (1) при math алгоритм math ближайших соседей неустойчив к шуму; 

 (2) при math алгоритм math ближайших соседей вырождется в константу; 

 (3) алгоритм ближайшего соседа устойчив к погрешностям; 

 (4) алгоритм ближайшего соседа имеет парметры, которые настраиваются по выборке. 


Упражнение 5:
Номер 1
Какой получится алгоритм, если ввести функцию ядра math невозрастающую на math и положив math в формуле math?

Ответ:

 (1) math 

 (2) math 

 (3) math 

 (4) math 


Номер 2
Как называется параметр math в формуле math?

Ответ:

 (1) ширина окна; 

 (2) метрический классификатор; 

 (3) усредненное обучение; 

 (4) вектор матожидания. 


Номер 3
Какой получится алгоритм, если math определить как наибольшее число, при котором ровно math ближайших соседей объекта mathполучают нулевые веса: math.

Ответ:

 (1) math 

 (2) math 

 (3) math 

 (4) math 


Упражнение 6:
Номер 1
Какие, ниже перечисленные, недостатки можно отнести к методу потенциальных функций?

Ответ:

 (1) медленно сходится; 

 (2) результат обучения зависит от порядка предъявления объектов; 

 (3) приходится хранить обучающую выборку целиком; 

 (4) неустойчив к шуму; 

 (5) слишком грубо настраиваются веса math


Номер 2
Какие, ниже перечисленные, недостатки можно отнести к метрическим алгоритмам math?

Ответ:

 (1) медленно сходится; 

 (2) результат обучения зависит от порядка предъявления объектов; 

 (3) приходится хранить обучающую выборку целиком; 

 (4) неустойчив к шуму; 

 (5) слишком грубо настраиваются веса math


Номер 3
Что, из нижк перечисленного, можно назвать достоинством метода потенциальных функций?

Ответ:

 (1) эффективен, когда обучающие объекты поступают потоком; 

 (2) медленно сходится; 

 (3) не настраиваются параметры math

 (4) высокое качество классификации. 


Упражнение 7:
Номер 1
Отступом (margin) объекта math относительно алгоритма классификации, имеющего вид math называется величина:

Ответ:

 (1) math 

 (2) math 

 (3) math 

 (4) math 


Номер 2
Отступ показывает:

Ответ:

 (1) ошибочные объекты; 

 (2) пограничные объекты; 

 (3) информативные объекты; 

 (4) эталонные объекты; 

 (5) степень типичности объекта. 


Номер 3
В зависимости от значений отступа обучающие объекты условно делятся на:

Ответ:

 (1) 2 типа; 

 (2) 3 типа; 

 (3) 4 типа; 

 (4) 5 типов; 

 (5) 6 типов. 


Упражнение 8:
Номер 1
Большой положительный отступ, плотно окруженный объектами своего класса имеют:

Ответ:

 (1) эталонные объекты; 

 (2) неинформативные объекты; 

 (3) пограничные объекты; 

 (4) ошибочные объекты. 


Номер 2
Небольшое число объектов с большими отрицательными отступами называют:

Ответ:

 (1) ошибочные объекты; 

 (2) шумовые объекты; 

 (3) пограничные объекты; 

 (4) неинформативные объекты. 


Номер 3
Отрицательные отступы и классифицирующиеся неверно имеют:

Ответ:

 (1) ошибочные объекты; 

 (2) шумовые объекты; 

 (3) пограничные объекты; 

 (4) неинформативные объекты. 




Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Машинное обучение / Тест 20