Машинное обучение

Упражнение 1:

Номер 1

Что из ниже перечисленного относится к задачам коллаборативной фильтрации?

Ответ:

(1) прогнозирование незаполненных ячеек math

;

(2) оценивание функций сходства math

между клиентами и ресурсами;

(3) прогнозирование временных рядов;

(4) кастомизация негативных данных.

Номер 2

Что из ниже перечисленного не относится к задачам коллаборативной фильтрации?

Ответ:

(1) прогнозирование незаполненных ячеек math

;

(2) оценивание функций сходства math

между клиентами и ресурсами;

(3) прогнозирование временных рядов;

(4) кастомизация негативных данных.

Номер 3

Задача выявления содержательно интерпретируемых латентных характеристик клиентов и ресурсов относится к задаче коллаборативной фильтрации?

Ответ:

(1) Да

(2) Нет

Упражнение 2:

Номер 1

Как называется вектор условных вероятностей , если данный ресурс  соответствует теме ?

Ответ:

(1) профиль ресурса math

;

(2) вложенным циклом итераций;

(3) матрица кросс-табуляции.

Номер 2

В какой модели по данным  оцениваются векторы: профили клиентов и профили объектов?

Ответ:

(1) латентная модель;

(2) модель хранения исходных данных;

(3) модель семантического анализа;

(4) модель матричного разложения.

Номер 3

Выберите верное определение коллаборативной фильтрации.

Ответ:

(1) набор методов для решения задач персонализации и анализа клиентских сред;

(2) оценивание профилей клиентов и объектов;

(3) оценивание функций сходства math

между клиентами и ресурсами.

Упражнение 3:

Номер 1

Что является основой латентного семантического анализа?

Ответ:

(1) матричные разложения;

(2) выявление латентных характеристик для каждого клиента и каждого ресурса;

(3) хранение всей матрицы кросс-табуляции math

.

Номер 2

Что является основой анамнестических алгоритмов?

Ответ:

(1) матричные разложения;

(2) выявление латентных характеристик для каждого клиента и каждого ресурса;

(3) хранение всей матрицы кросс-табуляции math

.

Упражнение 4:

Номер 1

Какие данные в качестве входных применяются в алгоритме двухступенчатой симметризации?

Ответ:

(1) профили клиентов;

(2) профили ресурсов;

(3) матрица кросс-табуляции math

;

(4) число тем;

(5) число итераций на внешнем цикле math

.

Номер 2

Какие данные не являются входными в алгоритме двухступенчатой симметризации?

Ответ:

(1) профили клиентов;

(2) профили ресурсов;

(3) матрица кросс-табуляции math

;

(4) число тем;

(5) число итераций на внешнем цикле math

.

Номер 3

Какие данные являются выходными в алгоритме двухступенчатой симметризации?

Ответ:

(1) профили клиентов;

(2) профили ресурсов;

(3) матрица кросс-табуляции math

;

(4) число тем;

(5) число итераций на внешнем цикле math

.

Упражнение 5:

Номер 1

Что из ниже перечисленного относится к моделям основанным на хранении исходных данных?

Ответ:

(1) хранение всей исходной матрицы данных math

;

(2) сходство клиентов;

(3) оценивание профилей и клиентов;

(4) хранение профилей вместо хранения math

;

(5) сходство объектов.

Номер 2

Что из ниже перечисленного не относится к моделям основанным на хранении исходных данных?

Ответ:

(1) хранение всей исходной матрицы данных math

;

(2) сходство клиентов;

(3) оценивание профилей и клиентов;

(4) хранение профилей вместо хранения math

;

(5) сходство объектов.

Номер 3

Что из ниже перечисленного не относится к латентной модели?

Ответ:

(1) хранение всей исходной матрицы данных math

;

(2) сходство клиентов;

(3) оценивание профилей и клиентов;

(4) хранение профилей вместо хранения math

;

(5) сходство объектов.

Упражнение 6:

Номер 1

Что является недостатком тривиальной рекомендующей системой?

Ответ:

(1) не учитываются интересы конкретного пользователя;

(2) проблема "холодного старта";

(3) надо хранить всю матрицу F;

(4) нечего рекомендовать новым пользователям.

Номер 2

Что является недостатком модели от клиента?

Ответ:

(1) не учитываются интересы конкретного пользователя;

(2) проблема "холодного старта";

(3) надо хранить всю матрицу F;

(4) нечего рекомендовать новым пользователям.

Номер 3

Что из ниже перечисленного не относится к недостаткам тривиальной рекомендующей системой?

Ответ:

(1) не учитываются интересы конкретного пользователя;

(2) проблема "холодного старта";

(3) надо хранить всю матрицу F;

(4) нечего рекомендовать новым пользователям.

Упражнение 7:

Номер 1

Что из ниже перечисленного является типом латентной модели?

Ответ:

(1) ко-кластеризация;

(2) матричная факторизация;

(3) двухступенчатая симметризация;

(4) семантический анализ.

Номер 2

Что из ниже перечисленного не является типом латентной модели?

Ответ:

(1) ко-кластеризация;

(2) матричная факторизация;

(3) двухступенчатая симметризация;

(4) семантический анализ.

Номер 3

Являются ли вероятностные модели типом латентных моделей?

Ответ:

(1) Да

(2) Нет

Упражнение 8:

Номер 1

Что из ниже перечисленного является моделью усреднения по блокам?

Ответ:

(1)

;

(2)

;

(3)

.

Номер 2

Что из ниже перечисленного является Е-шагом ЕМ-алгоритма?

Ответ:

(1)

;

(2)

;

(3)

.

Номер 3

Что из ниже перечисленного является функционалом качества кластеризации?

Ответ:

(1)

;

(2)

;

(3)

.

Машинное обучение - тест 83