Ответы к тесту/контрольной: Введение в машинное обучение
-20%
Описание
Здесь представлена подборка ответов на тестовые вопросы по предмету "Введение в машинное обучение". Перед покупкой проверяйте точно ли здесь представлены те вопросы, ответы на которые вам нужны.
Список вопросов
Какое количество кластеров оптимально для алгоритма K-Means в наборе данных по кредитным картам?
Какое количество деревьев оптимально для DecisionTreeRegressor для задачи регрессии временного ряда, сгенерированного в начале рабочего ноутбука?
Максимальная глубина дерева
Чему равно значение p-value?
Сколько точек из датасета Ирисы, кластеризованные при помощи DBSCAN, отнесены к шуму?
Сколько кластеров для Ирисов у DBSCAN?
Random Forest (Случайный лес) – это частный случай:
F-мера это:
Что такое разброс?
Что относится к преимуществам логистической регрессии?
Что не является критерием информативности?
Чему равна метрика точности оптимальной модели? Округлите до второго знака после запятой
Чему равен параметр max_depth в оптимальной модели, найденной при помощи GridSearchCV?
Умеет ли Дерево Решений обрабатывать пропуски на этапе обучения?
Укажите значение параметра C для найденной оптимальной модели.
Сколько процентов выборки X_test сконцетрировано в области вероятности класса [0;0.2]? Округлите до целого числа
Сколько компонент PCA минимально необходимо, чтобы объяснить не менее 90% дисперсии?
Сколько кластеров получается для Ирисов при помощи AffinityPropagation?
Сколько классов может быть в задаче классификации?
Посчитайте разницу между средним значением параметра sepal length (cm) в тестовой и обучающей выборках. Ответ округлите до второго знака
Параллельное обучение слабых алгоритмов свойственно для:
Ошибка первого рода - это?
Ошибка на тестовых данных при усложнении модели:
Оптимальный критерий разделения (на английском с маленькой буквы)
Найдите оптимальное количество соседей для алгоритма kNN в диапазоне [2;40]. Если для каких-то значений параметра будет одинаковая метрика accuracy, предпочтительнее брать модель с меньшим параметром. Ответ занесите в форму.
Наиболее значимый признак для датасета Ирисы в первой компоненте PCA
Назовите основные задачи обучения с учителем?
На основании работы алгоритма по перебору параметров модели, какой вид регуляризации наиболее оптимален?
Минимальное количество элементов в листовом узле
Когда в задачи регрессии для нас неприемлемы большие отклонения, необходимо использовать:
Какую постановку лучше использовать для линейно неразделимых классов?
Какой алгоритм самый вычислительно затратный?
Какой алгоритм может быть использован для поиска аномальных точек?
Какой алгоритм использует линейное преобразования для получения нового ортогонального базиса?
Какое сильное предположение наивного Байесовского классификатора?
Какое граничное значение метрики ROC-AUC для оценки «адекватности» разработанной модели?
Каким преобразованием можно привести данные к среднему = 0 и дисперсии = 1?
Каким модулем можно реализовать перебор параметров по сетке?
Какая функция ядра выбрана GridSearchCV для наиболее оптимальной модели?
Какая размерность признакового пространства для MNIST?
Какая метрика чаще всего используется расчета близости?
Какая метрика не использует информацию об истинном разбиении точек на группы?
Какая метрика может быть использована в задаче регрессии?
Какая библиотека позволяет перебирать параметры по сетке?
Как распределение в алгоритме tSNE для точек отображения?
Как обозначается вероятность наступления события A при условии наступления события B?
Как называется ситуация, когда модель хорошо работает на обучающей выборке, но показывает плохие метрики на тестовых запусках
Как называется библиотека для градиентного бустинга?
К семейству каких алгоритмов относится SVM?
К семейству каких алгоритмов относится kNN?
К семейству каких алгоритмов относится логистическая регрессия?
К какому типу алгоритмов относится ID3?
Если P+=0.5, то к какому классу относится объект?
Если прогнать в получившейся модели классификации текста сообщение «You are WINNER! Call us and take your prize...», модель выдаст спам или не спам?
Если отступ M>1, то это говорит о том, что классифицируемый объект:
Для какого класса (0 или 1) в задаче диабета метрика recall выше метрики precision?
Для какого вида ансамблирования наименее критична потеря одного из слабых алгоритмов?
Для каких значений k возможна ситуация, когда все точки относятся к одному класс?
Выберите непараметрический тест:
Взвешенная сумма относительной ошибки в задачи регрессии это?
В чем отличие распределение Стьюдента от нормального распределения?
В чем заключается процесс обучения алгоритма k ближайших соседей?
В среднем, требуемая глубина деревьев в бустинге ***, чем в бэггинге:
В каких семействах алгоритмов классификации прогноз основывается на основании метрик близости точек
В датасете диабет, с каким параметром наибольшая корреляция у целевой переменной Outcome? (написать как в DataFrame хранится)
В бустинге или бэггинге наиболее приоритетно использовать более глубокие деревья?
Отвергаем или принимаем нулевую гипотезу?
Пересекаются ли доверительные интервалы для сегментов?
Какое количество пользователей из целевой группы видели старый дизайн?
Какого размера целевой и контрольной группы достаточно для регистрации статистически значимого результата?
Посчитайте вероятность (в долях) выпадения 2-х решек при 10 подбрасываниях обычной монеты.
Какое распределение носит величина, если есть 2 возможных исхода и вероятность одного из них p, а другого q=1-p?
Посчитайте вероятность (в долях) выпадения 3-x очков 4 раза при 7 подбрасываниях шестигранного кубика.
Необходимо вычислить 95% доверительный интервал для следующих условий: 50 - среднее, 9 - дисперсия, 500 - размер выборки.
Характеристики ответов (шпаргалок) к КР
Тип
Коллекция: Ответы к тесту/контрольной
Предмет
Семестр
Просмотров
0
Качество
Идеальное компьютерное
Количество вопросов
![Картинка-подпись](https://s.studizba.com/z.php?f=/uploads/fotos/podpt_100332_12444.png&w=1632&h=400&t=1")
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! 💰✅ По любым вопросам: ➡️ {new_chat_mini} ⬅️
meimei1337
05 марта в 11:22
Комментарии
Нет комментариев
Стань первым, кто что-нибудь напишет!
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
