Ответы к заданиям: КМ 4. Тест 2 по ИИнфС

Тест сдан на 100%. Ниже указан перечень вопросов из теста:
1. Формирование понятий по сути является процессом выделения закономерностей, свойственных множествам объектов. Такие множества объектов образуют обучающие выборки. Выберите правильное определение обучающей выборки.
Обучающая выборка, которая используется в алгоритме обучения «с учителем»:
2. Какое из четырёх утверждений неверно?
Алгоритм ID3 Куинлана строит дерево решений на основе обучающей выборки. Это дерево решений:
3. Какие из перечисленных алгоритмов не относятся к алгоритмам обучения «без учителя»?
4. В системах машинного обучения под обобщением понимается переход от рассмотрения множества объектов к рассмотрению обобщенного понятия, описывающего класс таких объектов.
Таким образом, решив задачу машинного обучения мы получим:
5. Какая из предложенных стратегий верна?
После того, как решающее правило на обучающей выборке построено, проводится экзамен – с помощью решающего правила надо разделить объекты новой, экзаменационной выборки на примеры и контрпримеры. Если решающее правило правильно проводит такое разделение, обучение заканчивается. Если результат экзамена неудовлетворителен:
6. Какое из четырёх утверждений неверно?
Алгоритм, основанный на использовании метрики Хэмминга, строит дерево решений, используя обучающую выборку. Это дерево решений:
7. Каким из перечисленных ниже свойств обязательно обладает бинарное дерево решений?
8. Какие из приведённых утверждений ошибочны, если речь идёт о дереве решений?
9. Обучение на основе примеров является типичным случаем индуктивного обучения и широко используется в системах искусственного интеллекта. На основе предъявленных примеров (и, возможно, контрпримеров) интеллектуальная система должна сформировать общее понятие, охватывающее примеры и исключающее контрпримеры.
Как представляются примеры - объекты для обучения - в системах искусственного интеллекта? 10. Какое из утверждений верно?
Наиболее простой способ оценить, насколько хорошо построенная решающая функция (такая, как система решающих правил, или дерево решений) работает – это проверить её на тестовом множестве (экзамен).
В качестве экзаменационного множества при этом используется:
11. Какое из четырёх утверждений неверно?
Решающее правило, сформированное алгоритмом обобщения «с учителем», может быть представлено в следующем виде:
12. Какие виды признаков не могут использоваться при описании объектов машинного обучения?