Для студентов ИДДО НИУ «МЭИ» по предмету Интеллектуальные информационные системы (ИИС)Интеллектуальные информационные системы - КМ-4. Методы машинного обучения. Тестирование - 91,7%Интеллектуальные информационные системы - КМ-4. Методы машинного обучения. Тестирование - 91,7%
5,0052
2025-12-112025-12-11СтудИзба
Ответы к заданиям КМ-4: Интеллектуальные информационные системы - КМ-4. Методы машинного обучения. Тестирование - 91,7%
Новинка
Описание
Интеллектуальные информационные системы - КМ-4. Методы машинного обучения. Тестирование -91,7%
🔴 Другие тесты | Отдельные ответы по предмету | Помощь со сдачей ⬅️
Список вопросов:
1 Выберите правильный ответ.Алгоритмы машинного обучения используют в качестве входных данных обучающую выборку. Результатом является классификатор, или упорядоченная система проверок, которая позволит отнести объект классу. Алгоритмы машинного обучения могут реализовать процедуру обучения «с учителем» или обучения «без учителя». Эти два типа алгоритмов различаются тем, что:
2 Дерево решений построено алгоритмом ID3 на основе конкретной обучающей выборки. Выберите неверное утверждение. Результат работы алгоритма считается успешным, если:
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:
4 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: …
5 Дерево решений построено алгоритмом ID3. Дерево решений используется:
6 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.
7 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:
8 Какое из четырёх утверждений неверно? Решающее правило, сформированное алгоритмом обобщения «с учителем», может быть представлено в следующем виде:
9 После того, как решающее правило на обучающей выборке построено, проводится экзамен – с помощью решающего правила надо разделить объекты новой, экзаменационной выборки на примеры и контрпримеры. Если решающее правило правильно проводит такое разделение, обучение заканчивается. Если результат экзамена неудовлетворителен: … Какая из предложенных стратегий верна?
10 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:
11 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:
12 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:
⬇️ 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 Выберите правильный ответ.Алгоритмы машинного обучения используют в качестве входных данных обучающую выборку. Результатом является классификатор, или упорядоченная система проверок, которая позволит отнести объект классу. Алгоритмы машинного обучения могут реализовать процедуру обучения «с учителем» или обучения «без учителя». Эти два типа алгоритмов различаются тем, что:
2 Дерево решений построено алгоритмом ID3 на основе конкретной обучающей выборки. Выберите неверное утверждение. Результат работы алгоритма считается успешным, если:
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:
4 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: …
5 Дерево решений построено алгоритмом ID3. Дерево решений используется:
6 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.
7 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:
8 Какое из четырёх утверждений неверно? Решающее правило, сформированное алгоритмом обобщения «с учителем», может быть представлено в следующем виде:
9 После того, как решающее правило на обучающей выборке построено, проводится экзамен – с помощью решающего правила надо разделить объекты новой, экзаменационной выборки на примеры и контрпримеры. Если решающее правило правильно проводит такое разделение, обучение заканчивается. Если результат экзамена неудовлетворителен: … Какая из предложенных стратегий верна?
10 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:
11 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:
12 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:
⬇️ 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
2
Качество
Идеальное компьютерное
Размер
2,53 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











