Ответы на вопросы из коллекции "💼 База ответов к тесту КМ-4: Методы машинного обучения (Курс Интеллектуальные информационные системы) 📊"

Дерево решений построено алгоритмом ID3. Дерево решений используется:

• для классификации примеров обучающей выборки.

• для модификации дерева решений и получения нового, улучшенного варианта дерева решений.

• для классификации новых примеров, ранее не входящих в обучающую выборку.

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: ...

• границы между классами, заданные в виде функций

• набор логических функций

• дерево решений

• множество продукционных правил

• Количество объектов в каждом классе
• Обучающую выборку
• Критерии отнесения объектов классам
• Центры классов
• Количество классов, к которым относятся объекты

1. это бесконечное (счётное) множество объектов, принадлежащих точно двум классам
2. это конечное множество объектов - примеров нескольких классов
3. это конечное множество объектов, принадлежащих точно одному классу

• Отношение «объект часть объекта»
• Иерархия «класс - подкласс» (IЅА иерархия)
• Отношение «класс - пример класса»
• Логические отношения
• Отношение «объект - свойство объекта»

1. В каждом узле дерева, который не является листом, выполняется проверка значений точно двух атрибутов.
2. Корневая вершина дерева имеет точно двух потомков.
3. Все конечные вершины бинарного дерева (листья) взвешены именами точно двух классов.
4. Все промежуточные вершины дерева, а также корневая вершина, имеют точно двух потомков.

• дерево решений правильно классифицирует все примеры обучающей выборки.
• дерево решений правильно классифицирует примеры из любых наборов данных, в которых объекты отличаются от объектов обучающей выборки и имеют другие атрибуты.
• дерево решений правильно классифицирует новые примеры, аналогичные примерам обучающей выборки, но ранее не входящие в обучающую выборку.
• дерево решений может быть преобразовано в набор продукционных правил.

• Пороговый алгоритм.
• Алгоритм построения линейной разделяющей функции.
• Алгоритм «K средних».
• Алгоритм построения дерева решений ID3.
• Алгоритм MAXMIN.

Какие свойства объектов, хранящихся в реальных базах данных, затрудняет их использование для машинного обучения в системах

Data mining и в экспертных системах:

1) Базы данных создаются из расчета требований конкретных приложений, а не специально для машинного обучения.

2) Информация, содержащаяся в базах данных, как правило, неполна. Свойства объектов, необходимые для корректной классификации, не обязательно представлены в базе данных.

3) Отдельные значения могут содержать ошибки или вовсе отсутствовать.

4) Базы данных очень велики.

5) Базы данных изменяются со временем.

Варианты ответов

• Все, кроме 1)

• Все пять свойств

• Все, кроме 2)

• Все, кроме 5)

• Все, кроме 3)

• Все, кроме 4)

Обучение на основе примеров является типичным случаем индуктивного обучения и широко используется в системах искусственного интеллекта. На основе предъявленных примеров (и, возможно, контрпримеров) интеллектуальная система должна сформировать общее понятие, охватывающее примеры и исключающее контрпримеры.

Как представляются примеры объекты в системах машинного обучения?

• упорядоченным набором линейных функций

• логическими выражениями

• упорядоченным набором признаков

• в виде ориентированного графа

• Расстояние D(X, Y) равно 4
• Расстояние D(X, Y) равно 5
• Расстояние D(X, Y) равно 3

• (2)
• (1)
• (3)

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.

Существует алгоритм построения линейной решающей функции для случая двух классов.

Какие из этих утверждений верны?

Такой алгоритм построения линейной решающей функции:

• (3)
• (1)
• (2)