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) ; 
 
(2) ; 
 
(3) ; 
 
(4) . 
Номер 2
Как называется процедура создающая индивидов в алгоритме CCEL?
Ответ:
 
(1) селекция
; 
 
(2) инициализация
; 
 
(3) рекомбинация
; 
 
(4) мутация
; 
 
(5) вклад
. 
Номер 3
Как называется операция, отбирающая наиболее адаптивных индивидов популяции в алгоритме CCEL?
Ответ:
 
(1) селекция
; 
 
(2) инициализация
; 
 
(3) рекомбинация
; 
 
(4) мутация
; 
 
(5) вклад
. 
Упражнение 5:
Номер 1
Что такое рекомбинация в методе CCEL?
Ответ:
 (1) генетическая операция, производящая случайные изменения в индивидах популяции П; 
 
(2) функции, оценивающие вклад популяции
в композицию; 
 
(3) генетическая операция, порождающая
новых индивидов путем попарного скрещивания индивидов популяции П; 
 (4) генетическая операция, отбирающая N наиболее адекватных индивидов популяции П. 
Номер 2
Что такое селекция в методе CCEL?
Ответ:
 (1) генетическая операция, производящая случайные изменения в индивидах популяции П; 
 
(2) функции, оценивающие вклад популяции
в композицию; 
 
(3) генетическая операция, порождающая
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
в композицию; 
 
(3) генетическая операция, порождающая
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) ; 
 
(2) ; 
 
(3) ; 
 
(4) . 
Номер 2
Что, из ниже перечисленного, называется областью компетенции базового алгоритма ?
Ответ:
 
(1) ; 
 
(2) ; 
 
(3) ; 
 
(4) . 
Номер 3
Что, из ниже перечисленного называют компонентами смеси?
Ответ:
 
(1) ; 
 
(2) ; 
 
(3) ; 
 
(4) . 
Упражнение 8:
Номер 1
Какие параметры используются в алгоритме последовательного построения смеси?
Ответ:
 
(1) - допустимое число ошибок; 
 
(2) - пороговое значение функции потерь; 
 
(3) - обучающая выборка; 
 
(4) - исходный вектор весов объектов; 
 
(5) - начальное приближение одного из базовых алгоритмов. 
Номер 2
Что получается на выходе при построении 2-х базовых алгоритмов?
Ответ:
 
(1) - допустимое число ошибок; 
 
(2) - пороговое значение функции потерь; 
 
(3) - обучающая выборка; 
 
(4) - исходный вектор весов объектов; 
 
(5) - начальное приближение одного из базовых алгоритмов. 
 
(6) композиция вида:
. 
Номер 3
Что будет на выходе в алгоритме M2E?
Ответ:
 
(1) - допустимое число ошибок; 
 
(2) - пороговое значение функции потерь; 
 
(3) - обучающая выборка; 
 
(4) - исходный вектор весов объектов; 
 
(5) - начальное приближение одного из базовых алгоритмов. 
 
(6) композиция вида:
.