одна из задач машинного обучения - научиться делать прогнозы для признаков
одна из задач машинного обучения - научиться делать прогнозы для объектов
Pregunta 2
Pregunta
Выберите корректные названия типов признаков:
Respuesta
устойчивые признаки
бинарные признаки
числовые (количественные) признаки
номинальные (категориальные) признаки
порядковые признаки
нетривиальные признаки
описательные признаки
текстовые признаки
Pregunta 3
Pregunta
Выберите все примеры бинарных признаков
Respuesta
наличие головной боли у пациента
цвет глаз
воинское звание
пол
возраст
автор книги
согласие
уровень образования
степень инвалидности
рост
Pregunta 4
Pregunta
Выберите все примеры количественных (числовых) признаков
Respuesta
наличие головной боли у пациента
цвет глаз
воинское звание
пол
возраст
автор книги
согласие
уровень образования
наличие судимости
рост
Pregunta 5
Pregunta
Выберите все примеры номинальных признаков
Respuesta
наличие головной боли у пациента
цвет глаз
воинское звание
пол
возраст
автор книги
согласие
уровень образования
место проживания
рост
Pregunta 6
Pregunta
Выберите все примеры порядковых признаков
Respuesta
наличие головной боли у пациента
цвет глаз
воинское звание
пол
возраст
автор книги
согласие
уровень образования
место проживания
рост
Pregunta 7
Pregunta
Какие из этих задач являются задачами классификации?
Respuesta
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
Pregunta 8
Pregunta
Какая из этих фраз наиболее точно описывает переобучение?
Respuesta
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
Pregunta 9
Pregunta
К типам задач машинного обучения относятся:
Respuesta
задачи классификации
задачи регрессии
задачи ранжирования
задачи формализации
задачи пересечения
задачи описания
Pregunta 10
Pregunta
Что такое обобщающая способность (generalization ability/performance)
Respuesta
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