Ucz się szybciej
Testy Fiszki Notatki
Zaloguj  

Strona 4

Egzamin uek 2022 PSI

Przejdź na Memorizer+
W trybie testu zyskasz:
Brak reklam
Quiz powtórkowy - pozwoli Ci opanować pytania, których nie umiesz
Więcej pytań na stronie testu
Wybór pytań do ponownego rozwiązania
Trzy razy bardziej pojemną historię aktywności
Wykup dostęp
Pytanie 25
Końcowe trzy etapy eksploracji danych w metodologii CRISP-DM to KOLEJNO:
Ewaluacja - Modelowanie - Wdrożenie
Modelowanie - Wdrożenie - Ewaluacja
Wdrożenie - Ewaluacja - Modelowanie
Modelowanie - Ewaluacja - Wdrożenie
Pytanie 26
Iloczyn skalarny wektora cech z pewnym wektorem wag można traktować jako formę:
obrotu w przestrzeni cech
redukcji wymiarowości
ekstrakcji cech
regresji liniowej
Pytanie 27
W pewnym problemie eksploracji danych zmienna wyjściowa (zależna) przyjmuje 3 możliwe wartości: "biały","czerwony", "niebieski". Dany problem zaliczamy do zadań:
regresyjnych (szacowanie, predykcja)
klasyfikacji wzorcowej
poszukiwania reguł asocjacyjnych
klasyfikacji bezwzorcowej (grupowania)
Pytanie 28
Argumentem funkcji aktywacji neuronu typu RBF jest
iloczyn skalarny wektorów: wejściowego x i wag w
suma sygnałów x1 + x2 + ... wektora wejściowego x
ważona liczba wejść danego neuronu
odległość wektorów: wejściowego x i wag w
Pytanie 29
Algorytm aglomeracyjny rozpoczyna proces analizy od stanu, w którym:
wszystkie obiekty tworzą jedno skupenie
obiekty są losowo przydzielone do skupień, a liczba skupień jest z góry określana
każdy obiekt tworzy osobne skupienie
obiekty podzielone są wstępnie przy użyciu innej metody grupowania
Pytanie 30
Technika k-krotnej walidacji krzyżowej służy do:
klasteryzacji zbioru na k maksymalnie odległych skupień
uniknięcia tendencyjności w ocenie jakości modelu
wyeliminowania wzajemnych zależności między zmiennymi
ustalenia optymalnego momentu przerwania uczenia modelu
Pytanie 31
Wskaż metodę NIEPRZYDATNĄ w rozwiązywaniu zadań predykcyjnych:
sieć neuronowa typu PERCEPTRON WIELOWARSTWOWY
sieć neuronowa typu RBF
liniowa regresja wieloraka
algorytm k-średnich
Pytanie 32
Algorytmy genetyczne (ewolucyjne) służą generalnie do realizacji zadań:
eksploracji danych zapisanych w chromosomach roślin i zwierząt
regresji
optymalizacji
poszukiwania reguł asocjacyjnych
Następne pytania Pozostało stron: 1