Методы анализа данных

Что такое метод анализа данных?

• Процесс обработки и интерпретации данных для получения полезной информации.
• Процесс сбору данных без последующего анализа.
• Процесс визуализации данных без их обработки.
• Процесс хранения данных.

Какой метод используется для снижения размерности данных?

• Анализ главных компонентов (PCA)
• Линейная регрессия
• Кластеризация
• Дерево решений

Что такое кластеризация?

• Разделение объектов на группы по сходству.
• Объединение данных в один общий набор.
• Обучение модели для предсказания будущих значений.
• Обработка пропущенных данных.

Какой алгоритм используется для построения дерева решений?

• Обратное распространение ошибки
• Коэффициент кореляции
• Метод опорных векторов
• Жадный алгоритм

Что такое регрессионный анализ?

• Модель, предсказывающая количественные значения.
• Модель для классификации объектов.
• Модель для кластеризации данных.
• Модель для анализа временных рядов.

Какой показатель показывает степень взаимосвязи двух переменных?

• Масштаб
• Среднее значение
• Коэффициент корреляции
• Медиана

Что такое Naive Bayes классификатор?

• Модель основана на теореме Байеса с предположением независимости признаков.
• Модель использует нейронные сети для классификации.
• Модель строится на базе дерева решений.
• Модель основана на методе опорных векторов.

Что такое метод опорных векторов (SVM)?

• Модель классификации, ищущая гиперплоскость, разделяющую классы.
• Модель для снижения размерности данных.
• Модель для кластеризации.
• Модель для регрессионного анализа.

Что отличает метод k-ближайших соседей (k-NN)?

• Класс основан на расстоянии до обучающих объектов.
• Использует деревья решений для классификации.
• Основан на логистической регрессии.
• Имеет фиксированную границу раздела.

Что такое перекрестная проверка в методах анализа данных?

• Метод оценки стабильности модели через разделение данных на части.
• Процесс сбора данных из разных источников.
• Процесс визуализации данных.
• Метод снижения размерности.

Что из перечисленного является задачей кластерного анализа?

• Группировка данных по схожим признакам.
• Предсказание категорий.
• Построение регрессионной модели.
• Обнаружение аномалий.

Что такое гиперпараметры в моделях машинного обучения?

• Параметры, задаваемые до обучения модели и влияющие на ее поведение.
• Параметры, автоматически оптимизируемые в процессе обучения.
• Параметры, используемые только для визуализации данных.
• Параметры, фиксированные при создании модели и не подлежащие изменению.

Что такое функция потерь в контексте обучения модели?

• Мера ошибок модели при предсказании.
• Тип модели, используемый для оценки данных.
• Метод сбора данных.
• Средство отображения результатов.

Что такое обучение с учителем (supervised learning)?

• Обучение модели на размеченных данных с известными ответами.
• Обучение модели без использования меток.
• Обучение модели с использованием кластеризации.
• Обучение модели на основе случайных данных.

Что такое метод обучения без учителя (unsupervised learning)?

• Обучение без использования заранее известных меток.
• Обучение с помощью учителей-экспертов.
• Обучение модели с использованием размеченных данных.
• Обучение только на синтетических данных.

Для чего применяется метод анализа главных компонентов (PCA)?

• Для снижения размерности данных и выявления главных признаков.
• Для построения кластерных групп.
• Для предсказания временных рядов.
• Для увеличения количества признаков.

Что такое «перекрестная» в методах анализа данных?

• Метод оценки модели путем разделения данных на части.
• Обработка данных из нескольких источников.
• Использование мультифакторных моделей.
• Обучение на данных с перекрестными значениями.

Что характеризует метод градиентного бустинга?

• Комбинирование слабых моделей в сильную через последовательное обучение.
• Использование дерева решений как единственного классификатора.
• Независимую работу каждого слабого метода.
• Модель основана на случайных лесах.

Что такое метрика ВРМ (ROC-кривая)?

• График, отображающий чувствительность против ложноположительных.
• Карта плотности распределения данных.
• Диаграмма рассеяния признаков.
• График функции потерь.

Что относится к методам обработки пропущенных данных?

• Заполнение средними значениями, удаление или предсказание пропусков.
• Игнорирование пропусков без последующей обработки.
• Удаление всех данных, содержащих пропуски.
• Переименование пропущенных значений.

Что такое ансамблевые методы?

• Методы, объединяющие результаты нескольких моделей для повышения точности.
• Методы, использующие только один алгоритм.
• Методы, построенные только на деревьях решений.
• Методы, основанные на нейронных сетях.

Для чего применяется алгоритм K-средних?

• Кластеризация данных по средствам поиска центров групп.
• Классификация объектов.
• Регрессия количественных переменных.
• Обнаружение аномалий.

Что такое метод главных компонент?

• Способ классификации данных
• Алгоритм кластеризации
• Техника снижения размерности
• Метод построения прогнозов

Какая цель анализа данных с помощью кластеризации?

• Разделение данных на группы по сходству
• Уменьшение количества признаков
• Обнаружение аномалий
• Группировка объектов по схожести

Что такое регрессия в анализе данных?

• Метод кластеризации
• Процесс разложение данных на компоненты
• Метод группировки признаков
• Модель для предсказания непрерывных значений

Что такое метод наименьших квадратов?

• Метод кластеризации данных
• Метод отбора признаков
• Метод оценки параметров модели путём минимизации суммы квадратов ошибок
• Метод снижения размерности

Что обозначает термин «кластер»?

• Набор похожих элементов данных
• Отдельный признак данных
• Процесс сегментации изображений
• Группа объектов, объединённых по сходству

Какая из задач является задачей классификации?

• Предсказание числового значения
• Группировка данных по признакам
• Определение принадлежности объекта к классу
• Редукция признаков

Что такое дисперсия в контексте методов анализа данных?

• Мера разброса данных
• Коэффициент корреляции
• Тип модели
• Мера вариации данных вокруг среднего

Какая техника применяется для оценки качества кластеризации?

• Критерий на основе внутрикластерной однородности
• Критерий на основе межкластерного расстояния
• Индекс силуэта
• Метод кросс-валидации

Что такое PCA (анализ главных компонентов)?

• Метод кластеризации
• Техника снижения размерности
• Алгоритм классификации
• Метод выявления линейных комбинаций признаков, объясняющих максимальную вариацию данных

Что обозначает термин «пробитная модель»?

• Модель для кластеризации
• Метод для снижения размерности
• Метод невробученной регрессии
• Модель вероятностной классификации для бинарных исходов

В каком случае применяется метод k-ближайших соседей?

• Обучение без учителя
• Предсказание последовательных данных
• Классификация или регрессия на основе соседей
• Обнаружение аномалий

Что такое ковариационная матрица?

• Матричное выражение корреляции между признаками
• Матрица, содержащая только диагональные элементы
• Матричное представление расстояний между точками
• Матричное представление взаимных ковариаций признаков

Что такое обучающая выборка в анализе данных?

• Данные, использованные для проверки модели
• Данные, которые разграничивают группы
• Данные для визуализации
• Данные, используемые для обучения модели

Что такое перекрёстная проверка (k-fold cross-validation)?

• Метод автоматической кластеризации
• Метод выбора признаков
• Обучение модели на всём наборе данных
• Разделение данных на части для оценки качества модели

Что такое единичная нормализация данных?

• Обучение модели на единичных признаках
• Удаление выбросов
• Масштабирование признаков с помощью деления на максимум
• Масштабирование признаков так, чтобы их значения находились в диапазоне [0, 1]

Что такое «выброс» в данных?

• Объект, который является медленнее остальных
• Объект с высокой релевантностью
• Объект, не принадлежащий ни одной группе
• Объект, значительно отличающийся по признакам от других

Что такое метод опорных векторов (SVM)?

• Метод для кластеризации
• Обучающий алгоритм для нейронных сетей
• Метод снижения размерности
• Метод классификации, ищущий оптимальную гиперплоскость разделения классов

Как определяется эффективность модели в машинном обучении?

• Количество признаков
• Сложность модели
• Время обучения модели
• Точность предсказаний на тестовых данных

Что такое «прямая регрессия»?

• Модель для классификации
• Метод оценки расстояний между точками
• Метод снижения размерности
• Модель для предсказания зависимой переменной на основе признаков

Что обозначает «метод наименьших модулей»?

• Метод для кластеризации
• Обучение без учителя
• Отбор признаков
• Минимизация суммы абсолютных ошибок

Что такое «рекуррентные нейронные сети» (RNN)?

• Нейронные сети для обработки последовательных данных
• Модель для классификации изображений
• Сеть для кластеризации
• Нейронные сети, способные учитывать зависимость текущего результата от предыдущих

What is the purpose of normalization in data preprocessing?

• To increase dimensionality
• To reduce the number of features
• To convert categorical data into numerical
• To scale features to a standard range, improving model performance

What is overfitting in machine learning?

• The model performs well on training data but poorly on new data
• The model has too few parameters
• The model ignores feature importance
• The model learns noise instead of the underlying pattern

Анна

Исследования ученых о взаимосвязи ума и красоты говорят о том, что умные люди – красивые!

Задать вопрос

Представленная информация была полезной?

ДА

87.1%

НЕТ

12.9%

Проголосовало: 248

или напишите нам прямо сейчас:

Написать в MAXНаписать в TelegramНаписать в WhatsApp

Отзывы наших клиентов

1 2 ... 12 ►