игра брюс 2048
Главная / Базы данных / Data Mining / Тест 10

Data Mining - тест 10

Упражнение 1:
Номер 1
 В методе опорных векторов для классификации используется …

Ответ:

 (1) не все множество образцов, а лишь их небольшая часть, которая находится на границах 

 (2) все множество образцов  

 (3) часть образцов, которая находится вне границ 


Номер 2
Решаются ли задачи классификации и регрессии при помощи метода "ближайшего соседа"?

Ответ:

 (1) да 

 (2) нет, только задачи классификации  

 (3) нет, только задачи регрессии  


Номер 3
 Все переменные являются одинаково важными и статистически независимыми, т.е. значение одной переменной ничего не говорит о значении другой. Это свойства:

Ответ:

 (1) наивной байесовской классификации 

 (2) метода "ближайшего соседа" 

 (3) метода опорных векторов 


Упражнение 2:
Номер 1
Классификация методом опорных векторов считается хорошей, если область между границами …

Ответ:

 (1) пуста 

 (2) минимально заполнена 

 (3) максимально заполнена 


Номер 2
 Метод "ближайшего соседа":

Ответ:

 (1) может создавать модели и правила. 

 (2) может создавать модели 

 (3) может создавать правила 

 (4) не может создавать модели и правила 


Номер 3
На результат классификации в наивно-байесовском подходе влияют:

Ответ:

 (1) только индивидуальные значения входных переменных 

 (2) комбинированное влияние пар или троек значений разных атрибутов 

 (3) индивидуальные значения входных переменных, комбинированное влияние пар или троек значений разных атрибутов 


Упражнение 3:
Номер 1
Если область между границами пуста, классификация ...

Ответ:

 (1) считается хорошей 

 (2) считается ненадежной 

 (3) невозможной 


Номер 2
С помощью метода "ближайшего соседа" возможно решение задач:

Ответ:

 (1) классификации и регрессии 

 (2) классификации и кластеризации 

 (3) классификации 


Номер 3
Использование байесовских сетей имеет следующие преимущества:

Ответ:

 (1) позволяет избежать проблемы переучивания 

 (2) определяет зависимости между всеми переменными 

 (3) на результат классификации влияют только индивидуальные значения входных переменных 


Упражнение 4:
Номер 2
Назовите метод, недостаток которого приведен ниже: "Существует сложность выбора меры "близости", от этой меры главным образом зависит объем множества записей, которые нужно хранить в памяти для достижения удовлетворительной классификации или прогноза" 

Ответ:

 (1) метод байесовской классификации 

 (2) метод "k-ближайших соседей"  

 (3) метод опорных векторов 


Номер 3
Назовите свойства наивной байесовской классификации:

Ответ:

 (1) использование всех переменных и определение всех зависимостей между ними 

 (2) наличие предположения относительно того, что все переменные являются одинаково важными 

 (3) наличие предположения относительно того, что все переменные являются статистически независимыми, т.е. значение одной переменной ничего не говорит о значении другой 


Упражнение 5:
Номер 1
 В основе метода опорных векторов лежит …

Ответ:

 (1) понятие плоскостей решений 

 (2) предположение о взаимной независимости признаков 

 (3) предположение о взаимной зависимости признаков 


Номер 2
Метод, который делает заключения относительно данной ситуации по результатам поиска аналогий, хранящихся в базе прецедентов относится к категории … 

Ответ:

 (1) "обучение без учителя" 

 (2) "обучение с учителем" 

 (3) самообучающейся системы 


Номер 3
Назовите метод, недостаток которого приведен ниже: "Перемножать условные вероятности корректно только тогда, когда все входные переменные действительно статистически независимы"

Ответ:

 (1) метод байесовской классификации 

 (2) метод "k-ближайших соседей" 

 (3) метод опорных векторов 




Главная / Базы данных / Data Mining / Тест 10