Курс Интеллектуальные информационные системы - КМ-4. Методы машинного обучения. Тестирование

Курс Интеллектуальные информационные системы- КМ-4. Методы машинного обучения. Тестирование.
Тест сдан на оценку 5.

Сами вопросы из теста:
1. Интеллектуальные системы Data Mining (добыча данных) и Knowledge Discovery in Databases (обнаружение знаний в базах данных) решают задачи поиска скрытых закономерностей с использованием реальных таблиц Баз данных. При этом в качестве обучающей выборки выступает.
2. Множество, которое используется для обучения в алгоритмах машинного обучения (Machine Learning)., содержит
3. Алгоритмы обучения «без учителя» - пороговый алгоритм и алгоритм MAXMIN - формируют классы объектов по критерию близости объектов в пространстве признаков. Ниже приведены свойства, которыми могут обладать эти алгоритмы: 1 Число полученных классов заранее неизвестно и может быть больше двух. 2 Пороговое расстояние, определяющее границу между классами, меняется во время работы алгоритма. 3 Алгоритм выполняет несколько итераций для построения классов объектов. Для алгоритмов MAXMIN и для порогового алгоритма:
4. В алгоритме AMX построения бинарного дерева решений для каждого атрибута в таблице, задающей обучающую выборку, строится бинарный вектор. Какое расстояние D(X, Y) будет между ,бинарными векторами X и Y, если X =< 010011>Y =< 011101>?
5. Дерево решений построено алгоритмом ID3. Дерево решений используется:
6. Каким из перечисленных ниже свойств не обладает бинарное дерево решений:
7. Алгоритм АМХ построения дерева решений, основанный на метрике Хемминга, строит бинарное дерево решений. Какие из приведенных ниже утверждений являются верными?
8. Дерево решений построено алгоритмом ID3 на основе конкретной обучающей выборки. Выберите неверное утверждение. Результат работы алгоритма считается успешным, если:
9. В алгоритме AMX построения бинарного дерева решений для каждого атрибута в таблице, задающей обучающую выборку, строится бинарный вектор. Были получены три бинарных вектора X, Y,Z:X =< 010111>Y =< 011101>Z =< 000111> Какой из двух векторов: X или Y ближе к вектору Z?
10. Объекты обучающей выборки заданы наборами числовых параметров и могут принадлежать нескольким классам. Существует метод построения решающей функции как получение уравнения границ, разделяющих классы. Для случая двух классов задача сводится к построению только одной решающей функции; такая функция должна принимать положительные значения для объектов одного класса и отрицательные - для другого класса. Существует алгоритм построения линейной решающей функции для случая двух классов,
исходными данными для которого является обучающая выборка, содержащая примеры объектов этих двух классов.Какое утверждение верно? Алгоритм построения линейной решающей функции является:
11. Примером интеллектуальной системы является экспертная система. Экспертная система (ЭС) - это интеллектуальная программа, которая моделирует рассуждения человека-эксперта в некоторой определенной области и использует для этого базу знаний, содержащую факты и правила о действиях в этой области, а также специальные средства логического вывода. База знаний экспертной системы может хранить информацию в следующем виде: 1 Множество дизъюнктов Хорна. 2 Наборы продукционных правил. 3 Онтология. 4 Таблицы реляционных баз данных. Какой вариант неверен:
12. В системе Data Mining возможна работа с обучающими выборками, которые обладают таким свойством: в обучающей выборке присутствуют объекты, идентичные по всем атрибутам (признакам), но отнесённые к разным классам. Какое определение правильно? Такие обучающие множества.Показать/скрыть дополнительное описание