Zusammenfassung der Ressource
Frage 1
Frage
Выберите верные утверждения:
Antworten
-
объекты описываются с помощью признаков
-
признаки описываются с помощью объектов
-
одна из задач машинного обучения - научиться делать прогнозы для признаков
-
одна из задач машинного обучения - научиться делать прогнозы для объектов
Frage 2
Frage
Выберите корректные названия типов признаков:
Frage 3
Frage
Выберите все примеры бинарных признаков
Frage 4
Frage
Выберите все примеры количественных (числовых) признаков
Frage 5
Frage
Выберите все примеры номинальных признаков
Frage 6
Frage
Выберите все примеры порядковых признаков
Frage 7
Frage
Какие из этих задач являются задачами классификации?
Antworten
-
прогноз оценки студента по пятибалльной шкале на экзамене в конце следующей сессии
-
прогноз температуры на следующий день
-
разделение книг, хранящихся в электронной библиотеке на научные и художественные
-
поиск групп похожих пользователей интернет-магазина
Frage 8
Frage
Какая из этих фраз наиболее точно описывает переобучение?
Antworten
-
Переобучение - это ситуация, в которой алгоритм выдаёт недетерминированные ответы на новых данных (то есть при разных запусках на одном и том же объекте можно получить разные предсказания)
-
Переобучение - это ситуация, в которой алгоритм часто отказывается от построения прогноза на новых данных
-
Переобучение - это ситуация, в которой алгоритм показывает одинаково плохое качество и на обучающей выборке и на новых данных
-
Переобучение - это ситуация, в которой алгоритм показывает хорошее качество на обучающей выборке, но при этом плохо работает на новых данных
Frage 9
Frage
К типам задач машинного обучения относятся:
Antworten
-
задачи классификации
-
задачи регрессии
-
задачи ранжирования
-
задачи формализации
-
задачи пересечения
-
задачи описания
Frage 10
Frage
Что такое обобщающая способность (generalization ability/performance)
Antworten
-
Алгоритм обучения обладает способностью к обобщению, если вероятность ошибки на тестовой выборке достаточно мала или хотя бы предсказуема, т.е. не сильно отличается от ошибки на тестовой выборке
-
Это способность алгоритма классификации обобщать несколько классов в один для упрощения работы
-
Это нежелательное явление, когда алгоритм обучения не обеспечивает достаточно малой величины средней ошибки на обучающей выборке
-
Это нежелательное явление, при котором вероятность ошибки обученного алгоритма на объектах тестовой выборки оказывается намного большей средней ошибки на обучающей выборке
Frage 11
Frage
Что такое эмпирический риск?
Antworten
-
Средняя ошибка алгоритма на обучающей выборке
-
Вероятность переобучения алгоритма
-
Вероятность отказа от классификации
-
Вероятность недообучения