Машинное обучение все темы

Что представляет собой обучение с учителем в машинном обучении?

• Алгоритму даются данные с известными правильными ответами

• Алгоритму даются данные без известных правильных ответов

• Машина учится на основе опыта в виртуальной или реальной среде

• Ни один из вышеперечисленных вариантов

Какая из этих задач не относится к машинному обучению?

• Классификация

• Кластеризация

• Визуализация данных

• Регрессия

Что представляет собой Label Encoding в машинном обучении?

• Заполнение пустых значений средними значениями

• Преобразование числовых данных в текстовые

• Преобразование категориальных данных в целочисленные значения

• Интерполяция данных

Что представляет собой OneHot Encoding в машинном обучении?

• Преобразование категориальных данных в дробные значения

• Преобразование текстовых данных в числовые

• Преобразование категориальных данных в бинарные значения

• Интерполяция данных

Что происходит, когда алгоритм классификации переобучается?

• Улучшается точность на тестовых данных

• Снижается точность на тренировочных данных

• Улучшается точность на тренировочных данных

• Снижается точность на тестовых данных

Что позволяют сделать метрики?

• Предсказать случайные значения

• Оценить эффективность модели и сравнить ее с другими моделями

• Построить график зависимости переменных

• Выполнить кластерный анализ данных

Что является целью линейной регрессии?

• Предсказывать случайные значения

• Выполнять кластерный анализ

• Классифицировать данные

• Предсказывать значения на основе зависимости между целевой переменной и признаками

Что представляет собой дерево решений в машинном обучении?

• Список условий для принятия решений

• Список предсказаний для новых данных

• Графическую модель, состоящую из узлов и ветвей

• Матрицу значений признаков и целевой переменной

Что из перечисленного является алгоритмом классификации?

• Линейная регрессия

• Метод k-ближайших соседей (k-NN)

• Кластеризация k-средних

• Быстрое преобразование Фурье

Зачем масштабируют входные данные в нейросетях?

• Для уменьшения количества слоев нейронной сети

• Для избежания влияния разных масштабов на эффективность обучения и предсказания

• Для ускорения процесса обучения

• Для увеличения сложности обучения