Главная / Компьютерная графика /
Математические методы распознавания образов / Тест 10
Математические методы распознавания образов - тест 10
Упражнение 1:
Номер 1
Выявление признаков, которые наиболее полно описывают объект, носит название
Ответ:
 (1) генерация признаков 
 (2) факторизация признаков 
 (3) интеграция признаков 
Номер 2
Выявление признаков, которые имеют наилучшие классификационные свойства для конкретной задачи, называется
Ответ:
 (1) селекция признаков 
 (2) организация признаков 
 (3) спецификация признаков 
Номер 3
К этапам решения задачи распознавания образов следует относить
Ответ:
 (1) построение классификатора 
 (2) генерацию признаков 
 (3) селекцию признаков 
Упражнение 2:
Номер 1
Процедура выделения из множества признаков меньшего подмножества с наилучшим сохранением информативности для классификации называется
Ответ:
 (1) импликация признаков 
 (2) селекция признаков 
 (3) интеграция признаков 
Номер 2
Как называется процедура выделения из множества признаков меньшего подмножества с наилучшим сохранением информативности для классификации?
Ответ:
 (1) отождествление признаков 
 (2) селекция признаков 
 (3) аппроксимация признаков 
Номер 3
В чем суть выбора признаков?
Ответ:
 (1) в выделении признаков, которые приводят к большим расстояниям между классами и к малым внутри классов 
 (2) в аппроксимации интегрированных признаков 
 (3) в статической или динамической замене контекста вывода признаков 
Упражнение 3:
Номер 1
Основной мотивацией для сокращения числа признаков является
Ответ:
 (1) снижение информативности признаков 
 (2) уменьшение вычислительной сложности 
 (3) увеличение контекста доступа по прецедентам 
Номер 2
Одной из основных причин сокращения числа признаков принято считать
Ответ:
 (1) повышение общности классификатора 
 (2) увеличение информативности динамических идентификаторов 
 (3) снижение числа прецедентов 
Номер 3
Как настройка классификатора зависит от количества степеней свободы?
Ответ:
 (1) чем больше степеней свободы, тем легче настроить классификатор 
 (2) чем меньше степеней свободы, тем легче настроить классификатор 
 (3) настройка классификатора не зависит от количества степеней свободы 
Упражнение 4:
Номер 1
К типам селекции признаков следует относить
Ответ:
 (1) терминальную селекцию 
 (2) скалярную селекцию 
 (3) аддитивную селекцию 
Номер 2
Из предложенных ниже записей выделите типы селекции признаков:
Ответ:
 (1) векторная селекция 
 (2) растровая селекция 
 (3) импликативная селекция 
Номер 3
Какие из предложенных ниже записей следует относить к типам селекции признаков?
Ответ:
 (1) векторная селекция 
 (2) скалярная селекция 
 (3) модульная селекция 
Упражнение 5:
Номер 1
Для чего применяется предобработка векторов признаков?
Ответ:
 (1) для приведения векторов в единый масштаб измерений 
 (2) для произведения дополнительных улучшений 
 (3) для идентификации доступа к объектам 
Номер 2
К основным операциям предобработки следует относить
Ответ:
 (1) удаление выбросов 
 (2) нормализацию 
 (3) пропуск данных 
Номер 3
Точки, лежащие "очень далеко" от среднего значения, носят название
Ответ:
 (1) выбросы 
 (2) терминалы 
 (3) допуски 
Упражнение 6:
Номер 1
Если распределение случайных величин совпадает для разных классов, то признак
Ответ:
 (1) различает эти классы 
 (2) не различает эти классы 
 (3) игнорирует эти классы 
Номер 2
Задача скалярно селекции на основе проверки статистических гипотез решается путем оценивания
Ответ:
 (1) детерминантов признаков 
 (2) дискриминантной способности каждого отдельного признака 
 (3) аппроксимационных данных признаков 
Номер 3
Если значения признаков отличаются существенно, гипотеза носит название?
Ответ:
 (1) нуль-гипотеза 
 (2) альтернативная гипотеза 
 (3) импликативная гипотеза 
Упражнение 7:
Номер 1
Если значения признаков отличаются несущественно, гипотеза носит название
Ответ:
 (1) альтернативная гипотеза 
 (2) приоритетная гипотеза 
 (3) терминальная гипотеза 
Номер 2
В каком случае признак может не обладать хорошими разделительными свойствами?
Ответ:
 (1) если средние значения различаются 
 (2) если дисперсии очень большие 
 (3) если не сформированы идентификаторы 
Номер 3
При больших дисперсиях признак становится
Ответ:
 (1) аддитивным 
 (2) неудовлетворительным 
 (3) импликативным 
Упражнение 8:
Номер 1
Дискриминантными свойствами обладают
Ответ:
 (1) признаки 
 (2) векторы признаков 
 (3) детерминанты 
Номер 2
Выделите из перечисленных ниже записей элементы, обладающие дискриминантными свойствами:?
Ответ:
 (1) признаки 
 (2) факторизаторы 
 (3) спецификаторы 
Номер 3
К способам описания меры отделимости следует относить
Ответ:
 (1) дивергенцию 
 (2) импликацию 
 (3) матрицу рассеивания 
Упражнение 9:
Номер 1
Мера расстояния между плотностями определяется понятием
Ответ:
 (1) импликации 
 (2) дивергенции 
 (3) аддитивности 
Номер 2
Дивергенция учитывает различия
Ответ:
 (1) в средних 
 (2) в дисперсии 
 (3) в идентификаторах 
Номер 3
Главный недостаток многих критериев отделимости классов - это
Ответ:
 (1) сложность вычисления 
 (2) недостаточность определений 
 (3) импликативность детерминантов 
Упражнение 10:
Номер 1
Сумма диагональных элементов матрицы называется
Ответ:
 (1) терминантом 
 (2) следом 
 (3) репликантом 
Номер 2
Как называется сумма диагональных элементов матрицы?
Ответ:
 (1) выборкой 
 (2) следом 
 (3) компонентой 
Номер 3
Стратегия называется "жадной", если она
Ответ:
 (1) исключает применение идентификаторов 
 (2) не допускает шагов возврата 
 (3) зависит от вектора определенийл 
Упражнение 11:
Номер 1
Примером нежадной стратегии является
Ответ:
 (1) метод градиентного спуска 
 (2) метод плавающего поиска 
 (3) метод статической идентификациил 
Номер 2
Плавающий поиск базируется на стратегии
Ответ:
 (1) вставки и исключения 
 (2) спецификации и идентификации 
 (3) обобщения и переименования 
Номер 3
К формам использования критериев (мер отделимости классов) следует относить?
Ответ:
 (1) пассивную 
 (2) активную 
 (3) детективную 
Упражнение 12:
Номер 1
Пассивная селекция - это
Ответ:
 (1) работа с уже полученными признаками 
 (2) работа с прогнозируемыми данными 
 (3) работа с идентификаторами ввода 
Номер 2
Построение из исходного набора признаков нового набора меньшего размера, в котором состав признаков не является подмножеством исходного набора признаков, носит название
Ответ:
 (1) пассивная селекция 
 (2) активная селекция 
 (3) статическая селекция 
Номер 3
Если матрица положительно определенная, то
Ответ:
 (1) все её собственные значения положительны 
 (2) если матрица симметричная, то все собственные вектора, соответствующие разным собственным значениям, ортогональны 
 (3) её идентификаторы нулевые