одна из задач машинного обучения - научиться делать прогнозы для признаков
одна из задач машинного обучения - научиться делать прогнозы для объектов
Questão 2
Questão
Выберите корректные названия типов признаков:
Responda
устойчивые признаки
бинарные признаки
числовые (количественные) признаки
номинальные (категориальные) признаки
порядковые признаки
нетривиальные признаки
описательные признаки
текстовые признаки
Questão 3
Questão
Выберите все примеры бинарных признаков
Responda
наличие головной боли у пациента
цвет глаз
воинское звание
пол
возраст
автор книги
согласие
уровень образования
степень инвалидности
рост
Questão 4
Questão
Выберите все примеры количественных (числовых) признаков
Responda
наличие головной боли у пациента
цвет глаз
воинское звание
пол
возраст
автор книги
согласие
уровень образования
наличие судимости
рост
Questão 5
Questão
Выберите все примеры номинальных признаков
Responda
наличие головной боли у пациента
цвет глаз
воинское звание
пол
возраст
автор книги
согласие
уровень образования
место проживания
рост
Questão 6
Questão
Выберите все примеры порядковых признаков
Responda
наличие головной боли у пациента
цвет глаз
воинское звание
пол
возраст
автор книги
согласие
уровень образования
место проживания
рост
Questão 7
Questão
Какие из этих задач являются задачами классификации?
Responda
прогноз оценки студента по пятибалльной шкале на экзамене в конце следующей сессии
прогноз температуры на следующий день
разделение книг, хранящихся в электронной библиотеке на научные и художественные
поиск групп похожих пользователей интернет-магазина
Questão 8
Questão
Какая из этих фраз наиболее точно описывает переобучение?
Responda
Переобучение - это ситуация, в которой алгоритм выдаёт недетерминированные ответы на новых данных (то есть при разных запусках на одном и том же объекте можно получить разные предсказания)
Переобучение - это ситуация, в которой алгоритм часто отказывается от построения прогноза на новых данных
Переобучение - это ситуация, в которой алгоритм показывает одинаково плохое качество и на обучающей выборке и на новых данных
Переобучение - это ситуация, в которой алгоритм показывает хорошее качество на обучающей выборке, но при этом плохо работает на новых данных
Questão 9
Questão
К типам задач машинного обучения относятся:
Responda
задачи классификации
задачи регрессии
задачи ранжирования
задачи формализации
задачи пересечения
задачи описания
Questão 10
Questão
Что такое обобщающая способность (generalization ability/performance)
Responda
Алгоритм обучения обладает способностью к обобщению, если вероятность ошибки на тестовой выборке достаточно мала или хотя бы предсказуема, т.е. не сильно отличается от ошибки на тестовой выборке
Это способность алгоритма классификации обобщать несколько классов в один для упрощения работы
Это нежелательное явление, когда алгоритм обучения не обеспечивает достаточно малой величины средней ошибки на обучающей выборке
Это нежелательное явление, при котором вероятность ошибки обученного алгоритма на объектах тестовой выборки оказывается намного большей средней ошибки на обучающей выборке
Questão 11
Questão
Что такое эмпирический риск?
Responda
Средняя ошибка алгоритма на обучающей выборке
Вероятность переобучения алгоритма
Вероятность отказа от классификации
Вероятность недообучения
Quer criar seus próprios Quizzesgratuitos com a GoConqr? Saiba mais.