Машинное обучение

Упражнение 1:

Номер 1

Действительно ли что, ширина полосы максимальна, когда норма вектора w максимальна?

Ответ:

(1) Да

(2) Нет

Номер 2

Действительно ли что, ширина полосы максимальна, когда норма вектора w минимальна?

Ответ:

(1) Да

(2) Нет

Номер 3

Действительно ли что, ширина полосы минимальна, когда норма вектора w минимальна?

Ответ:

(1) Да

(2) Нет

Упражнение 2:

Номер 1

Что следует из формулы ?

Ответ:

(1) Искомый вектор весов w является линейной комбинацией векторов обучающей выборки, причём только для math

;

(2) Условие дополняющей нежесткости;

(3) Разделяющая гиперплоскость сводится к минимизации квадратичной формы при ? ограничениях-неравенствах.

Номер 2

Какое условие называют условием дополняющей нежёсткости?

Ответ:

(1)

;

(2)

;

(3)

.

Номер 3

Какое условие называют опорным вектором?

Ответ:

(1)

;

(2)

;

(3)

и

.

Упражнение 3:

Номер 1

Объекты называются периферийными?

Ответ:

(1)

;

(2)

;

(3)

.

Номер 2

Какие объекты называются опорными?

Ответ:

(1)

;

(2)

;

(3)

.

Номер 3

Какие объекты называются нарушителем?

Ответ:

(1)

;

(2)

;

(3)

.

Упражнение 4:

Номер 1

Если объекты  классифицируется правильно и находятся далеко от разделяющей полосы, то их называют:

Ответ:

(1) периферийными;

(2) опорными;

(3) нарушителями.

Номер 2

Если объекты  классифицируется правильно и лежат в точности на границе разделяющей полосы, то их нахывают:

Ответ:

(1) периферийными;

(2) опорными;

(3) нарушителями.

Номер 3

Если объекты  либо лежат внутри разделяющей полосы, но классифицируются правильно , либо попадают на границу классов , либо вообще относятся к чужому классу , то их называют:

Ответ:

(1) периферийными;

(2) опорными;

(3) нарушителями.

Упражнение 5:

Номер 1

В чем преимущества SVM перед метдом стохастического градиента?

Ответ:

(1) Вместо многоэкстремальной задачи решается задача квадратичного программирования, имеющая единственное решение.

(2) Автоматически определяется число нейронов скрытого слоя.

(3) Принцип оптимальной разделяющей гиперплоскости приводит к максимизации ширины разделяющей полосы между классами, следовательно, к более уверенной классификации.

(4) Метод опорных векторов устойчив по отношению к шуму в исходных данных.

(5) В общем случае, когда линейная разделимость не гарантируется, не приходится подбирать управляющий параметр алгоритма C.

Номер 2

В чем недостатки SVN?

Ответ:

(1) Вместо многоэкстремальной задачи решается задача квадратичного программирования, имеющая единственное решение.

(2) Автоматически определяется число нейронов скрытого слоя.

(3) Принцип оптимальной разделяющей гиперплоскости приводит к максимизации ширины разделяющей полосы между классами, следовательно, к более уверенной классификации.

(4) Метод опорных векторов неустойчив по отношению к шуму в исходных данных.

(5) В общем случае, когда линейная разделимость не гарантируется, приходится подбирать управляющий параметр алгоритма C.

Номер 3

Действительно ли, что построение адекватного ядра является искусством и, как правило, опирается на априорные знания о предметной области?

Ответ:

(1) Да

(2) Нет

Упражнение 6:

Номер 1

Что, из ниже перечисленного, является входными данными в последовательном методе активных ограничений?

Ответ:

(1) точка math

;

(2)

;

(3) C;

(4) параметр math

;

(5) параметр math

.

Номер 2

Что, из ниже перечисленного, не является входными данными в последовательном методе активных ограничений?

Ответ:

(1) точка math

;

(2)

;

(3) C;

(4) параметр math

;

(5) параметр math

.

Номер 3

Что, из ниже перечисленного, является выходными данными в последовательном методе активных ограничений?

Ответ:

(1) точка math

;

(2)

;

(3) C;

(4) параметр math

;

(5) параметр math

.

Упражнение 7:

Номер 1

Выберите верное утверждение.

Ответ:

(1) Если math

и

, то объект math

переводится из math

в

.

(2) Метод INCAS не позволяет решать задачи с шумовыми выбросами.

(3) Метод INCAS особенно эффективен, когда число опорных векторов math

невелико.

(4) Если math

и

, то объект math

переводится из math

в

.

Номер 2

Выберите противоречивое утверждение.

Ответ:

(1) Если math

и

, то объект math

переводится из math

в

.

(2) Метод INCAS не позволяет решать задачи с шумовыми выбросами.

(3) Метод INCAS особенно эффективен, когда число опорных векторов math

невелико.

(4) Если math

и

, то объект math

переводится из math

в

.

Номер 3

Действительно ли, что метод INCAS позволяет решать задачи, в которых нет линейной разделимости?

Ответ:

(1) Да

(2) Нет

Упражнение 8:

Номер 1

Какая функция не считает за ошибки отклонения  от , меньшие ?

Ответ:

(1)

;

(2)

;

(3)

;

Номер 2

Какие объекты не являются опорными?

Ответ:

(1)

;

(2)

;

(3)

;

(4)

.

Номер 3

Какие объекты являются опорными?

Ответ:

(1)

;

(2)

;

(3)

;

(4)

.

Машинное обучение - тест 30