AIS Lecture 4

Яка з наведених на рисунку формул правильна для обрахунку абсолютного значення вектора з координатами (x₁,x₂,x₃)?

• 1

• 2

• 3

• 4

• 5

Який вектор не має напрямку?

• Будь-який

• Всі мають

• Нульовий

• Модульний

• Випадковий

cos(0)=?

• 0

• 1

• 1/2

• 𝜋

• 360°

Відсортуйте вектори x(1,1,1), y(-1,1,1) та z(-1,-1,1) в порядку зростання.

• x=y=z

• z, y, x

• x, y, z

• y, z, x

• Вектори не впорядковуються

Що таке вектор?

• Стрілка, проведена від початку координат

• Відрізок, що має початок і кінець

• Орт

• Форма наглядного подання комплексного числа

• Абстрактний математичний об'єкт для геометризації операцій над числами

Що таке матриця?

• Це трилогія про те, що в дійсності все не так, як є насправді: доведено авторами - сестрами Вачовські, спочатку ще братами.

• Прямокутна таблиця чисел, яка має деякі алгебраїчні властивості звичайних чисел, такі як додавання, віднімання, множення, тощо.

• Стан чисел при температурі біля абсолютного 0, коли вони ведуть себе як одне число.

• Шаблон для відливання цифр для старих друкарських верстатів.

Для яких матриць можна обрахувати її квадрат?

• Для будь-яких

• Для жодної - така операція не підтримується

• Для квадратних

Лінійна регресійна модель призначена для _____.

• Екстраполяції функціональної залежності.

• Пошуку оптимальної функції, яка буде добре описувати як відомі дані так і зможе добре прогнозувати значення цільової змінної для нових ознак.

• Передбачення майбутнього на основі знань з минулого.

• Всі варіанти правильні.

Процес навчання регресійної моделі полягає в тому, щоб _____.

• Знайти такі коефіцієнти функції втрат, щоб її значення було мінімальним.

• Знайти такі коефіцієнти функції втрат, щоб її значення було максимальним.

• Знайти таку функцію втрат, щоб її коефіцієнти були мінімальними.

• Знайти таку функцію втрат, щоб її коефіцієнти були максимальними.

Що таке dataset?

• Сирі дані

• Таблиця бази даних

• Набір пов'язаних між собою даних, в яких схована істинна закономірність процесу або явища

• Набір непов'язаних між собою даних, які треба пов'язати