Для студентов ИДДО НИУ «МЭИ» по предмету Интеллектуальные информационные системы (ИИС)Интеллектуальные информационные системы - КМ-4. Методы машинного обучения. Тестирование - 83,3%Интеллектуальные информационные системы - КМ-4. Методы машинного обучения. Тестирование - 83,3%
5,0051
2025-12-082025-12-08СтудИзба
Ответы к заданиям КМ-4: Интеллектуальные информационные системы - КМ-4. Методы машинного обучения. Тестирование - 83,3%
Новинка
Описание
Интеллектуальные информационные системы - КМ-4. Методы машинного обучения. Тестирование -83,3%
🔴 Другие тесты | Отдельные ответы по предмету | Помощь со сдачей ⬅️
Список вопросов:
1 Какие из перечисленных ниже алгоритмов относятся к алгоритмам обучения «без учителя»:
2 Какие значения могут иметь признаки, которые используются при описании объектов обучающей выборки в алгоритмах машинного обучения:
3 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:
4 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:
5 Выберите утверждения, верные для алгоритмов обучения «без учителя».В интеллектуальных системах машинным обучением называется процесс создания и оптимизации алгоритма, который разделяет предъявленные объекты на классы. Для обучения используется определенный набор объектов, называемый обучающим множеством или обучающей выборкой. В алгоритмах обучения: …
6 Алгоритм ID3 Куинлана строит дерево решений на основе обучающей выборки. Какое из четырёх ниже приведённых утверждений неверно? Дерево решений, построенное алгоритмом ID3:
7 Алгоритм АМХ построения дерева решений, основанный на метрике Хемминга, строит бинарное дерево решений. Какие из приведенных ниже утверждений являются верными?
8 Какие из перечисленных ниже алгоритмов относятся к алгоритмам обучения «с учителем»?
9 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
10 В интеллектуальных системах Data Mining (добыча данных) и Knowledge Discovery in Databases (обнаружение знаний в базах данных) обучающая выборка – это некоторый фрагмент таблицы, хранящейся в распределённой БД. Известно, что такие таблицы могут содержать очень много атрибутов различного типа. Как определяется решающий атрибут для формирования обобщенных понятий?
11 Множество, которое используется для обучения в алгоритмах машинного обучения (Machine Learning)., содержит
12 Выберите верные для алгоритмов обучения «с учителем» утверждения.В интеллектуальных системах машинным обучением называется процесс создания и оптимизации классификационного правила, которое разделяет предъявленные объекты на классы. В алгоритмах обучения «с учителем» такой классификатор представляет: …
⬇️ Помощь с другими работами (нажимайте на нужную ссылку) ⬇️
➡️Любой предмет/КМ | Любой тест | Любая практика | ВКР (Диплом)⬅️
🗝️ ▶ Сессия под ключ/закрытие долгов ◀ 🗝️
🔴 Другие тесты | Отдельные ответы по предмету | Помощь со сдачей ⬅️
1 Какие из перечисленных ниже алгоритмов относятся к алгоритмам обучения «без учителя»:
2 Какие значения могут иметь признаки, которые используются при описании объектов обучающей выборки в алгоритмах машинного обучения:
3 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:
4 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:
5 Выберите утверждения, верные для алгоритмов обучения «без учителя».В интеллектуальных системах машинным обучением называется процесс создания и оптимизации алгоритма, который разделяет предъявленные объекты на классы. Для обучения используется определенный набор объектов, называемый обучающим множеством или обучающей выборкой. В алгоритмах обучения: …
6 Алгоритм ID3 Куинлана строит дерево решений на основе обучающей выборки. Какое из четырёх ниже приведённых утверждений неверно? Дерево решений, построенное алгоритмом ID3:
7 Алгоритм АМХ построения дерева решений, основанный на метрике Хемминга, строит бинарное дерево решений. Какие из приведенных ниже утверждений являются верными?
8 Какие из перечисленных ниже алгоритмов относятся к алгоритмам обучения «с учителем»?
9 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
10 В интеллектуальных системах Data Mining (добыча данных) и Knowledge Discovery in Databases (обнаружение знаний в базах данных) обучающая выборка – это некоторый фрагмент таблицы, хранящейся в распределённой БД. Известно, что такие таблицы могут содержать очень много атрибутов различного типа. Как определяется решающий атрибут для формирования обобщенных понятий?
11 Множество, которое используется для обучения в алгоритмах машинного обучения (Machine Learning)., содержит
12 Выберите верные для алгоритмов обучения «с учителем» утверждения.В интеллектуальных системах машинным обучением называется процесс создания и оптимизации классификационного правила, которое разделяет предъявленные объекты на классы. В алгоритмах обучения «с учителем» такой классификатор представляет: …
⬇️ Помощь с другими работами (нажимайте на нужную ссылку) ⬇️
➡️Любой предмет/КМ | Любой тест | Любая практика | ВКР (Диплом)⬅️
🗝️ ▶ Сессия под ключ/закрытие долгов ◀ 🗝️
Характеристики ответов (шпаргалок) к заданиям
Учебное заведение
Номер задания
Теги
Просмотров
0
Качество
Идеальное компьютерное
Размер
2,45 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
результ.png
Комментарии
Нет комментариев
Стань первым, кто что-нибудь напишет!
ИДДО НИУ «МЭИ» 
studizboss













