Для студентов ИДДО НИУ «МЭИ» по предмету Интеллектуальные информационные системы (ИИС)КМ-6. Средства разработки интеллектуальных систем. Тестирование - 100%КМ-6. Средства разработки интеллектуальных систем. Тестирование - 100%
2025-02-252025-02-25СтудИзба
💯Ответы к КМ-6: Средства разработки интеллектуальных систем. Тестирование (Курс Интеллектуальные информационные системы)🔥
Описание
Курс Интеллектуальные информационные системы - КМ-6. Средства разработки интеллектуальных систем. Тестирование - 100%
🔴 Другие тесты и КМ по этому предмету 💯
⁉️ Отдельные вопросы по предмету 💯
➡️ Помощь со сдачей ⬅️
Список вопросов:
1 Объекты обучающей выборки заданы наборами числовых параметров и принадлежат нескольким классам. Как принять решение – к какому классу отнести новый объект, не встречавшийся ранее в обучающей выборке? Возможны стратегии: 1 Объект будет включен в один из классов, если известны центры классов и расстояние от объекта до центра этого конкретного класса минимально по сравнению с расстояниями до центров других классов. 2 Объект будет отнесён к определённому классу, если существует граница, разделяющая классы, например, гиперплоскость, для которой есть аналитическое описание (функция). Надо проверить, как расположен объект относительно этой границы. Выберите правильную стратегию.
2 Выберите правильный вариант. В системе Data Mining возможна работа с обучающими выборками, которые содержат противоречивую информацию. Это значит, что в обучающей выборке присутствуют объекты, идентичные по всем атрибутам (признакам), но отнесённые к разным классам. Обучающие множества, содержащие противоречия, могут быть обработаны с помощью алгоритма:
3 Для представления знаний в экспертной системе на основе семантических сетей, онтологий, используются отношения: … Какие из перечисленных отношений обеспечивают наследование свойств объектами разных уровней?
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 Алгоритмы обучения «без учителя» - алгоритм MAXMIN и алгоритм К -средних - формируют классы объектов по критерию близости объектов в пространстве признаков. Ниже приведены свойства, которыми могут обладать эти алгоритмы: 1. Число полученных классов заранее известно. 2. Алгоритм выполняет несколько итераций для построения классов объектов. 3. Критерием завершения работы алгоритма является стабильность полученного разбиения обучающей выборки на классы. Для алгоритмов MAXMIN и для алгоритма К-средних:
6 Алгоритм ID3 Куинлана строит дерево решений на основе обучающей выборки. Какое из четырёх ниже приведённых утверждений неверно? Дерево решений, построенное алгоритмом ID3:
7 Какие значения могут иметь признаки, которые используются при описании объектов обучающей выборки в алгоритмах машинного обучения:
8 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:
9 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 Х = <0 1 0 0 1 1> Y = < 0 1 1 1 0 1>?
10 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:
11 Множество, которое используется для обучения в алгоритмах машинного обучения (Machine Learning)., содержит
12 Обучающая выборка задана таблицей, где каждая строка таблицы – это один объект, или пример понятия, заданный набором свойств (значений атрибутов). Один из множества атрибутов является решающим – определяет класс, к которому относится каждый объект. Какое утверждение является правильным:
➡️ Помощь с ЛЮБЫМ предметом в МЭИ (ИДДО) ⬅️
➡️ Помощь с ЛЮБЫМ тестом в МЭИ (ИДДО) ⬅️
▶️ Помощь с ЛЮБОЙ практикой в МЭИ (ИДДО) ◀️
▶️ 📕 Помощь с ЛЮБОЙ ВКР в МЭИ (ИДДО) 📓 ◀️
🗝️ ▶️ Помощь с сессией под ключ 🗝️ ◀️ 🗝️
🔝 Скорее жми на нужную тебе ссылку 😉
🔴 Другие тесты и КМ по этому предмету 💯
⁉️ Отдельные вопросы по предмету 💯
➡️ Помощь со сдачей ⬅️

Список вопросов:
1 Объекты обучающей выборки заданы наборами числовых параметров и принадлежат нескольким классам. Как принять решение – к какому классу отнести новый объект, не встречавшийся ранее в обучающей выборке? Возможны стратегии: 1 Объект будет включен в один из классов, если известны центры классов и расстояние от объекта до центра этого конкретного класса минимально по сравнению с расстояниями до центров других классов. 2 Объект будет отнесён к определённому классу, если существует граница, разделяющая классы, например, гиперплоскость, для которой есть аналитическое описание (функция). Надо проверить, как расположен объект относительно этой границы. Выберите правильную стратегию.
2 Выберите правильный вариант. В системе Data Mining возможна работа с обучающими выборками, которые содержат противоречивую информацию. Это значит, что в обучающей выборке присутствуют объекты, идентичные по всем атрибутам (признакам), но отнесённые к разным классам. Обучающие множества, содержащие противоречия, могут быть обработаны с помощью алгоритма:
3 Для представления знаний в экспертной системе на основе семантических сетей, онтологий, используются отношения: … Какие из перечисленных отношений обеспечивают наследование свойств объектами разных уровней?
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 Алгоритмы обучения «без учителя» - алгоритм MAXMIN и алгоритм К -средних - формируют классы объектов по критерию близости объектов в пространстве признаков. Ниже приведены свойства, которыми могут обладать эти алгоритмы: 1. Число полученных классов заранее известно. 2. Алгоритм выполняет несколько итераций для построения классов объектов. 3. Критерием завершения работы алгоритма является стабильность полученного разбиения обучающей выборки на классы. Для алгоритмов MAXMIN и для алгоритма К-средних:
6 Алгоритм ID3 Куинлана строит дерево решений на основе обучающей выборки. Какое из четырёх ниже приведённых утверждений неверно? Дерево решений, построенное алгоритмом ID3:
7 Какие значения могут иметь признаки, которые используются при описании объектов обучающей выборки в алгоритмах машинного обучения:
8 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:
9 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 Х = <0 1 0 0 1 1> Y = < 0 1 1 1 0 1>?
10 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:
11 Множество, которое используется для обучения в алгоритмах машинного обучения (Machine Learning)., содержит
12 Обучающая выборка задана таблицей, где каждая строка таблицы – это один объект, или пример понятия, заданный набором свойств (значений атрибутов). Один из множества атрибутов является решающим – определяет класс, к которому относится каждый объект. Какое утверждение является правильным:
➡️ Помощь с ЛЮБЫМ предметом в МЭИ (ИДДО) ⬅️
➡️ Помощь с ЛЮБЫМ тестом в МЭИ (ИДДО) ⬅️
▶️ Помощь с ЛЮБОЙ практикой в МЭИ (ИДДО) ◀️
▶️ 📕 Помощь с ЛЮБОЙ ВКР в МЭИ (ИДДО) 📓 ◀️
🗝️ ▶️ Помощь с сессией под ключ 🗝️ ◀️ 🗝️
🔝 Скорее жми на нужную тебе ссылку 😉
Характеристики ответов (шпаргалок) к заданиям
Учебное заведение
Номер задания
Теги
Просмотров
3
Качество
Идеальное компьютерное
Размер
3,54 Mb
Преподаватели
Список файлов
Вопрос (1).png
Вопрос (2).png
Вопрос (3).png
Вопрос (4).png
Вопрос (5).png
Вопрос (6).png
Вопрос (7).png
Вопрос (8).png
Вопрос (9).png
Вопрос (10).png
Вопрос (11).png
Вопрос (12).png
RES.png

Гарантия сдачи без лишних хлопот! ✅🎓 Ответы на тесты по любым дисциплинам, базы вопросов, работы и услуги для Синергии, МЭИ и других вузов – всё уже готово! 🚀 🎯📚 Гарантия качества – или возврат денег! 💰✅