🔥 База ответов на тесты по Интеллектуальный анализ данных ответы Витте 🔥

Крупная база ответов к тестам 1-4
Интеллектуальный анализ данных ответы Витте (1-3 тест)
Московский университет им. С.Ю. Витте Тест оценка ОТЛИЧНО
2024 год
Ответы на 58 - вопросов
ВОПРОСЫ:
Какие две основные стратегии существуют для установления числа кластеров в алгоритме K-means?
Какие две меры могут быть использованы для оценки качества кластеризации?
Какие два алгоритма могут быть использованы для кластеризации с пропущенными значениями?
Что такое "шум" в контексте алгоритма DBSCAN?
Какие два свойства характерны для алгоритма DBSCAN?
Какие из перечисленных методов являются алгоритмами иерархической кластеризации?
Какой параметр определяет количество кластеров в алгоритме K-means?
Какой из этих алгоритмов может работать с категориальными данными?
В чем основное отличие K-means от K-medoids?
Какие из следующих алгоритмов оптимизируют глобальное значение, такое как сумма квадратов расстояний до центроидов?
Сопоставьте характеристики алгоритмов кластеризации с соответствующими им алгоритмами.
В алгоритме DBSCAN параметр eps контролирует ___ для определения плотности точек.
Сопоставьте типы кластеров с их описаниями.
В алгоритме иерархической кластеризации ____ метод объединяет кластеры на основе минимального расстояния между их объектами.
Расположите этапы алгоритма агломеративной иерархической кластеризации в правильном порядке.
Расположите этапы работы алгоритма OPTICS в правильной последовательности.
Сопоставьте алгоритмы кластеризации со своими типами.
Установите последовательность шагов алгоритма K-means.
Используя иерархическую кластеризацию, определите количество кластеров для данных: [1 3 4 8 10 12 15 20], разбив на кластеры при пороге расстояния 5.
Используя иерархическую кластеризацию, определите количество кластеров для данных: [2 5 7 11 13 16 18 22], разбив на кластеры при пороге расстояния 6.
Какие задачи решаются с помощью рекуррентных нейронных сетей?
Какой параметр определяет количество кластеров в алгоритме K-means?
Какой из этих алгоритмов может работать с категориальными данными?
Какие метрики расстояния могут быть использованы для кластеризации?
Для добавления шума к данным в make_classification используются параметры.
Какие преимущества предоставляет интеллектуальный анализ данных (ИАД) бизнесу?
Что такое "шум" в контексте алгоритма DBSCAN?
Какие из перечисленных методов являются алгоритмами иерархической кластеризации?
Что является основной целью кластерного анализа?
Что такое "переобучение" в контексте машинного обучения?
В России законодательные аспекты ИАД регулируются в основном через ____.
Проблема исчезающего градиента чаще встречается в ____ нейронных сетях.
В законодательстве России основным актом, регулирующим обработку персональных данных, является ____.
Сопоставьте алгоритмы кластеризации с их кратким описанием.
Одним из способов улучшения производительности нейронной сети является использование ____ для инициализации весов.
Основной задачей обучения без учителя является ____.
Метрика ____ рассчитывается по формуле: Precision.
Следующий график в Python построен с использованием функции ____.
Функция принадлежности показывает:
Какой класс задач интеллектуального анализа данных связан с определением принадлежности объекта к одному из заранее заданных классов?
Какие из следующих параметров могут быть использованы для управления результатами ассоциативного анализа?
Нечеткое множество A графически можно представить точками, показанными на рисунке, и определяющими функцию принадлежности uд(x).
Какие характеристики имеют ассоциативные правила вида A -> B?
Какой из следующих методов является примером обучения без учителя для сокращения размерности данных?
Нечетким множеством называется:
Какие два этапа решения задач интеллектуального анализа данных являются ключевыми для успешного внедрения модели и улучшения бизнес-процессов?
В каких случаях стоит использовать методы обучения без учителя?
Ассоциативный анализ используется для поиска взаимосвязей между переменными в больших наборах данных. Один из наиболее распространенных примеров использования ассоциативного анализа — это анализ корзины покупок, где алгоритмы ищут закономерности между ____.
Функция принадлежности может принадлежать к классу:
Сопоставьте значение а и а-разрез нечеткого множества A ={<1/10> <08/15> <07/25> <01/35> <02/40>}.
В статистическом обучении без учителя основной задачей является выявление скрытых структур или закономерностей в данных.
В метрике поддержки (support) ассоциативного анализа учитывается процент транзакций, содержащих определённую комбинацию товаров.
Сопоставьте этапы решения задач интеллектуального анализа данных с их описаниями.
Заданы нечеткие числа (L-R)-типа A и B: A = (3;2;3); B = (1;4;2). Определить результат операции сложения A+B.
Результатом операции ____ является множество.



Московский университет им. С.Ю. Витте купить ответы на предмет Интеллектуальный анализ данных тесты 1-3Показать/скрыть дополнительное описание