игра брюс 2048
Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Машинное обучение / Тест 54

Машинное обучение - тест 54

Упражнение 1:
Номер 1
Какие алгоритмы лучше работают на больших обучающих выборках?

Ответ:

 (1) Бустинг; 

 (2) Беггинг; 

 (3) RSM. 


Номер 2
Какие алгоритмы лучше работают на коротких обучающих выборках?

Ответ:

 (1) Бустинг; 

 (2) Беггинг; 

 (3) RSM. 


Номер 3
Какой алгоритм предпочтительней, когда признаков больше, чем объектов?

Ответ:

 (1) Бустинг; 

 (2) Беггинг; 

 (3) RSM. 


Упражнение 2:
Номер 1
Какие параметры участвуют в алгоритме Беггинга?

Ответ:

 (1) максимальное число поколений; 

 (2) порог качества базовых алгоритмов на контроле; 

 (3) размер основной популяции; 

 (4) порог качества базовых алгоритмов на обучении; 

 (5) размер промежуточной популяции; 

 (6) длина признакового подописания; 

 (7) размер элиты, переходящей в следующее поколение без изменений; 

 (8) длина обучающих подвыборок. 


Номер 2
Какие параметры участвуют в алгоритме RSM?

Ответ:

 (1) максимальное число поколений; 

 (2) порог качества базовых алгоритмов на контроле; 

 (3) размер основной популяции; 

 (4) порог качества базовых алгоритмов на обучении; 

 (5) размер промежуточной популяции; 

 (6) длина признакового подописания; 

 (7) размер элиты, переходящей в следующее поколение без изменений; 

 (8) длина обучающих подвыборок. 


Номер 3
Какие параметры участвуют в алгоритмической композиции CCEL?

Ответ:

 (1) максимальное число поколений; 

 (2) порог качества базовых алгоритмов на контроле; 

 (3) размер основной популяции; 

 (4) порог качества базовых алгоритмов на обучении; 

 (5) размер промежуточной популяции; 

 (6) длина признакового подописания; 

 (7) размер элиты, переходящей в следующее поколение без изменений; 

 (8) длина обучающих подвыборок. 


Упражнение 3:
Номер 1
В каком методе базовые алгоритмы обучаются на различных подмножествах признакового описания, которые выделяются случайным образом?

Ответ:

 (1) RSM; 

 (2) Беггинг; 

 (3) CCEL. 


Номер 2
В каком методе из исходной обучающей выборки длины l формируются различные обучающие подвыборки той же длины l с помощью случайного выбора с возвращениями?

Ответ:

 (1) RSM; 

 (2) Беггинг; 

 (3) CCEL. 


Номер 3
Какой метод представляет собой итерационный процесс смены поколений?

Ответ:

 (1) RSM; 

 (2) Беггинг; 

 (3) CCEL. 


Упражнение 4:
Номер 1
Сколько популяций строится на t-м поколении алгоритма CCEL?

Ответ:

 (1) math

 (2) math

 (3) math

 (4) math


Номер 2
Как называется процедура создающая math индивидов в алгоритме CCEL?

Ответ:

 (1) селекция math

 (2) инициализация math

 (3) рекомбинация math

 (4) мутация math

 (5) вклад math


Номер 3
Как называется операция, отбирающая math наиболее адаптивных индивидов популяции math в алгоритме CCEL?

Ответ:

 (1) селекция math

 (2) инициализация math

 (3) рекомбинация math

 (4) мутация math

 (5) вклад math


Упражнение 5:
Номер 1
Что такое рекомбинация math в методе CCEL?

Ответ:

 (1) генетическая операция, производящая случайные изменения в индивидах популяции П; 

 (2) функции, оценивающие вклад популяции math в композицию; 

 (3) генетическая операция, порождающая math новых индивидов путем попарного скрещивания индивидов популяции П; 

 (4) генетическая операция, отбирающая N наиболее адекватных индивидов популяции П. 


Номер 2
Что такое селекция math в методе CCEL? 

Ответ:

 (1) генетическая операция, производящая случайные изменения в индивидах популяции П; 

 (2) функции, оценивающие вклад популяции math в композицию; 

 (3) генетическая операция, порождающая math новых индивидов путем попарного скрещивания индивидов популяции П; 

 (4) генетическая операция, отбирающая N наиболее адекватных индивидов популяции П. 


Номер 3
Что такое мутация (П) в методе CCEL?

Ответ:

 (1) генетическая операция, производящая случайные изменения в индивидах популяции П; 

 (2) функции, оценивающие вклад популяции math в композицию; 

 (3) генетическая операция, порождающая math новых индивидов путем попарного скрещивания индивидов популяции П; 

 (4) генетическая операция, отбирающая N наиболее адекватных индивидов популяции П. 


Упражнение 6:
Номер 1
К любым ли базовым алгоритмам и их методам обучения применим алгоритм CCEL?

Ответ:

 (1) Да 

 (2) Нет 


Номер 2
Действительно ли, что беггинг работает лучше на больших обучающих выборках?

Ответ:

 (1) Да 

 (2) Нет 


Номер 3
Действительно ли, что RSM выполняется строго последовательно не допуская эффективного распространения?

Ответ:

 (1) Да 

 (2) Нет 


Упражнение 7:
Номер 1
Какая функция, из ниже перечисленных, представляет собой квазилинейную корректирующую операцию?

Ответ:

 (1) math

 (2) math

 (3) math

 (4) math


Номер 2
Что, из ниже перечисленного, называется областью компетенции базового алгоритма math?

Ответ:

 (1) math

 (2) math

 (3) math

 (4) math


Номер 3
Что, из ниже перечисленного называют компонентами смеси?

Ответ:

 (1) math

 (2) math

 (3) math

 (4) math


Упражнение 8:
Номер 1
Какие параметры используются в алгоритме последовательного построения смеси?

Ответ:

 (1) math - допустимое число ошибок; 

 (2) math - пороговое значение функции потерь; 

 (3) math - обучающая выборка; 

 (4) math - исходный вектор весов объектов; 

 (5) math - начальное приближение одного из базовых алгоритмов. 


Номер 2
Что получается на выходе при построении 2-х базовых алгоритмов?

Ответ:

 (1) math - допустимое число ошибок; 

 (2) math - пороговое значение функции потерь; 

 (3) math - обучающая выборка; 

 (4) math - исходный вектор весов объектов; 

 (5) math - начальное приближение одного из базовых алгоритмов. 

 (6) композиция вида: math


Номер 3
Что будет на выходе в алгоритме M2E?

Ответ:

 (1) math - допустимое число ошибок; 

 (2) math - пороговое значение функции потерь; 

 (3) math - обучающая выборка; 

 (4) math - исходный вектор весов объектов; 

 (5) math - начальное приближение одного из базовых алгоритмов. 

 (6) композиция вида: math




Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Машинное обучение / Тест 54