[Росдистант]Системы искусственного интеллекта 1.Итоговый тест Росдистант ТГУ

Раздел
Программирование
Тип
Просмотров
52
Покупок
0
Антиплагиат
Не указан
Размещена
8 Мая в 09:39
ВУЗ
Росдистант ТГУ
Курс
Не указан
Стоимость
130 ₽
Файлы работы   
1
Каждая работа проверяется на плагиат, на момент публикации уникальность составляет не менее 40% по системе проверки eTXT.
zip
sistemy-iskusstvennogo-intellekta-1
385.8 Кбайт 130 ₽
Описание

Ответы на 40 вопросов. Оценка 39,0 из 40,0 (98%)

После покупки Вы получите файл с ответами на вопросы которые указаны ниже:

Оглавление

Вопрос 1

Верно

Текст вопроса

Выполняется аффинитивный анализ данных. Задано множество 10 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Требуется рассчитать поддержку и достоверность для заданного правила. В качестве ответа записать сумму поддержки и достоверности (в долях, а не в процентах) с округлением до двух знаков после запятой (например, если поддержка правила равна 52 % и достоверность равна 52 %, то правильным ответом будет 1,04)

Исходные данные:

Рассматриваемое правило: Если A, B, то E

Вопрос 2

Верно

Текст вопроса

Выполняется аффинитивный анализ данных. Задано множество 10 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Требуется рассчитать поддержку и достоверность для заданного правила. В качестве ответа записать сумму поддержки и достоверности (в долях, а не в процентах) с округлением до двух знаков после запятой (например, если поддержка правила равна 52 % и достоверность равна 52 %, то правильным ответом будет 1,04)

Исходные данные:

Рассматриваемое правило: Если A,B, то E

Вопрос 3

Верно

Текст вопроса

Выполняется аффинитивный анализ данных. Задано множество 10 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Требуется рассчитать поддержку и достоверность для заданного правила. В качестве ответа записать сумму поддержки и достоверности (в долях, а не в процентах) с округлением до двух знаков после запятой (например, если поддержка правила равна 52 % и достоверность равна 52 %, то правильным ответом будет 1,04)

Исходные данные:

Рассматриваемое правило: Если A, B, то E

Вопрос 4

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить значения прироста информации для всех возможных вариантов условий для корневого узла дерева. Ответ записать в виде суммы значений прироста информации всех вариантов разбиения с округлением до двух знаков после запятой (например, если вариантов разбиений три, значения прироста информации для них равны 0,56; 0,324 и 0,1, то в качестве ответа следует записать 0,98).

Исходные данные:

Вопрос 5

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить оптимальное условие разбиения для корневого узла дерева. Ответ записать в виде значения прироста информации для оптимального разбиения с округлением до двух знаков после запятой.

Исходные данные:

Вопрос 6

Верно

Текст вопроса

Выполняется аффинитивный анализ данных. Задано множество 10 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Требуется рассчитать поддержку и достоверность для заданного правила. В качестве ответа записать сумму поддержки и достоверности (в долях, а не в процентах) с округлением до двух знаков после запятой (например, если поддержка правила равна 52 % и достоверность равна 52 %, то правильным ответом будет 1,04)

Исходные данные:

Рассматриваемое правило: Если A, B, то E

Вопрос 7

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить значения прироста информации для всех возможных вариантов условий для корневого узла дерева. Ответ записать в виде суммы значений прироста информации всех вариантов разбиения с округлением до двух знаков после запятой (например, если вариантов разбиений три, значения прироста информации для них равны 0,56; 0,324 и 0,1, то в качестве ответа следует записать 0,98).

Исходные данные:

Вопрос 8

Верно

Текст вопроса

Задано множество 13 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Заданы правила a–g. Требуется ранжировать правила от самых сильных до слабых. Критерием силы в данном случае выбрано произведение поддержки на достоверность (С x S). Ответ следует записать как последовательность семи символов (a–g) по убыванию силы связанных с ними правил (например, adefgbc).

Исходные данные:

Рассматриваемые правила (a–g):

а: Если A, B, то E

b: Если A, B, то D

c: Если A, B, то C

d: Если A, то E

e: Если A, то D

f: Если A, то C

g: Если A, то B

Вопрос 9

Верно

Текст вопроса

Задано множество 13 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Заданы правила a–g. Требуется ранжировать правила от самых сильных до слабых. Критерием силы в данном случае выбрано произведение поддержки на достоверность (С x S). Ответ следует записать как последовательность семи символов (a–g) по убыванию силы связанных с ними правил (например, adefgbc).

Исходные данные:

Рассматриваемые правила (a–g):

а: Если A, B, то E

b: Если A, B, то D

c: Если A, B, то C

d: Если A, то E

e: Если A, то D

f: Если A, то C

g: Если A, то B

Множество транзакций:

Вопрос 10

Верно

Текст вопроса

Задано множество 13 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Заданы правила a–g. Требуется ранжировать правила от самых сильных до слабых. Критерием силы в данном случае выбрано произведение поддержки на достоверность (С x S). Ответ следует записать как последовательность семи символов (a–g) по убыванию силы связанных с ними правил (например, adefgbc).

Исходные данные:

Рассматриваемые правила (a–g):

а: Если A, B, то E

b: Если A, B, то D

c: Если A, B, то C

d: Если A, то E

e: Если A, то D

f: Если A, то C

g: Если A, то B

Множество транзакций:

Вопрос 11

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить оптимальное условие разбиения для корневого узла дерева. Ответ записать в виде значения прироста информации для оптимального разбиения с округлением до двух знаков после запятой.

Исходные данные:

Вопрос 12

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить оптимальное условие разбиения для корневого узла дерева. Ответ записать в виде значения прироста информации для оптимального разбиения с округлением до двух знаков после запятой.

Исходные данные:

Вопрос 13

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить значения прироста информации для всех возможных вариантов условий для корневого узла дерева. Ответ записать в виде суммы значений прироста информации всех вариантов разбиения с округлением до двух знаков после запятой (например, если вариантов разбиений три, значения прироста информации для них равны 0,56; 0,324 и 0,1, то в качестве ответа следует записать 0,98).

Исходные данные:

Вопрос 14

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить значения прироста информации для всех возможных вариантов условий для корневого узла дерева. Ответ записать в виде суммы значений прироста информации всех вариантов разбиения с округлением до двух знаков после запятой (например, если вариантов разбиений три, значения прироста информации для них равны 0,56; 0,324 и 0,1, то в качестве ответа следует записать 0,98).

Исходные данные:

Вопрос 15

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить значения прироста информации для всех возможных вариантов условий для корневого узла дерева. Ответ записать в виде суммы значений прироста информации всех вариантов разбиения с округлением до двух знаков после запятой (например, если вариантов разбиений три, значения прироста информации для них равны 0,56; 0,324 и 0,1, то в качестве ответа следует записать 0,98).

Исходные данные:

Вопрос 16

Верно

Текст вопроса

Задано множество 13 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Заданы правила a–g. Требуется ранжировать правила от самых сильных до слабых. Критерием силы в данном случае выбрано произведение поддержки на достоверность (С x S). Ответ следует записать как последовательность семи символов (a–g) по убыванию силы связанных с ними правил (например, adefgbc).

Исходные данные:

Вопрос 17

Верно

Текст вопроса

Выполняется аффинитивный анализ данных. Задано множество 10 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Требуется рассчитать поддержку и достоверность для заданного правила. В качестве ответа записать сумму поддержки и достоверности (в долях, а не в процентах) с округлением до двух знаков после запятой (например, если поддержка правила равна 52 % и достоверность равна 52 %, то правильным ответом будет 1,04)

Исходные данные:

Рассматриваемое правило: Если A, B, то E

Вопрос 18

Верно

Текст вопроса

Задано множество 13 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Заданы правила a–g. Требуется ранжировать правила от самых сильных до слабых. Критерием силы в данном случае выбрано произведение поддержки на достоверность (С x S). Ответ следует записать как последовательность семи символов (a–g) по убыванию силы связанных с ними правил (например, adefgbc).

Исходные данные:

Рассматриваемые правила (a–g):

Вопрос 19

Неверно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить оптимальное условие разбиения для корневого узла дерева. Ответ записать в виде значения прироста информации для оптимального разбиения с округлением до двух знаков после запятой.

Исходные данные:

Вопрос 20

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить значения прироста информации для всех возможных вариантов условий для корневого узла дерева. Ответ записать в виде суммы значений прироста информации всех вариантов разбиения с округлением до двух знаков после запятой (например, если вариантов разбиений три, значения прироста информации для них равны 0,56; 0,324 и 0,1, то в качестве ответа следует записать 0,98).

Исходные данные:

Вопрос 21

Верно

Текст вопроса

Задано множество 13 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Заданы правила a–g. Требуется ранжировать правила от самых сильных до слабых. Критерием силы в данном случае выбрано произведение поддержки на достоверность (С x S). Ответ следует записать как последовательность семи символов (a–g) по убыванию силы связанных с ними правил (например, adefgbc).

Исходные данные:

Вопрос 22

Верно

Текст вопроса

Задано множество 13 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Заданы правила a–g. Требуется ранжировать правила от самых сильных до слабых. Критерием силы в данном случае выбрано произведение поддержки на достоверность (С x S). Ответ следует записать как последовательность семи символов (a–g) по убыванию силы связанных с ними правил (например, adefgbc).

Исходные данные:

Вопрос 23

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить значения прироста информации для всех возможных вариантов условий для корневого узла дерева. Ответ записать в виде суммы значений прироста информации всех вариантов разбиения с округлением до двух знаков после запятой (например, если вариантов разбиений три, значения прироста информации для них равны 0,56; 0,324 и 0,1, то в качестве ответа следует записать 0,98).

Исходные данные:

Вопрос 24

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить оптимальное условие разбиения для корневого узла дерева. Ответ записать в виде значения прироста информации для оптимального разбиения с округлением до двух знаков после запятой.

Исходные данные:

Вопрос 25

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить оптимальное условие разбиения для корневого узла дерева. Ответ записать в виде значения прироста информации для оптимального разбиения с округлением до двух знаков после запятой.

Исходные данные:

Вопрос 26

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить оптимальное условие разбиения для корневого узла дерева. Ответ записать в виде значения прироста информации для оптимального разбиения с округлением до двух знаков после запятой.

Исходные данные:

Вопрос 27

Верно

Текст вопроса

Задано множество 13 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Заданы правила a–g. Требуется ранжировать правила от самых сильных до слабых. Критерием силы в данном случае выбрано произведение поддержки на достоверность (С x S). Ответ следует записать как последовательность семи символов (a–g) по убыванию силы связанных с ними правил (например, adefgbc).

Исходные данные:

Вопрос 28

Верно

Текст вопроса

Выполняется аффинитивный анализ данных. Задано множество 10 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Требуется рассчитать поддержку и достоверность для заданного правила. В качестве ответа записать сумму поддержки и достоверности (в долях, а не в процентах) с округлением до двух знаков после запятой (например, если поддержка правила равна 52 % и достоверность равна 52 %, то правильным ответом будет 1,04)

Исходные данные:

Вопрос 29

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить значения прироста информации для всех возможных вариантов условий для корневого узла дерева. Ответ записать в виде суммы значений прироста информации всех вариантов разбиения с округлением до двух знаков после запятой (например, если вариантов разбиений три, значения прироста информации для них равны 0,56; 0,324 и 0,1, то в качестве ответа следует записать 0,98).

Исходные данные:

Вопрос 30

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить значения прироста информации для всех возможных вариантов условий для корневого узла дерева. Ответ записать в виде суммы значений прироста информации всех вариантов разбиения с округлением до двух знаков после запятой (например, если вариантов разбиений три, значения прироста информации для них равны 0,56; 0,324 и 0,1, то в качестве ответа следует записать 0,98).

Исходные данные:

Вопрос 31

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить значения прироста информации для всех возможных вариантов условий для корневого узла дерева. Ответ записать в виде суммы значений прироста информации всех вариантов разбиения с округлением до двух знаков после запятой (например, если вариантов разбиений три, значения прироста информации для них равны 0,56; 0,324 и 0,1, то в качестве ответа следует записать 0,98).

Исходные данные:

Вопрос 32

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить оптимальное условие разбиения для корневого узла дерева. Ответ записать в виде значения прироста информации для оптимального разбиения с округлением до двух знаков после запятой.

Исходные данные:

Вопрос 33

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить оптимальное условие разбиения для корневого узла дерева. Ответ записать в виде значения прироста информации для оптимального разбиения с округлением до двух знаков после запятой.

Исходные данные:

Вопрос 34

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить оптимальное условие разбиения для корневого узла дерева. Ответ записать в виде значения прироста информации для оптимального разбиения с округлением до двух знаков после запятой.

Исходные данные:

Вопрос 35

Верно

Текст вопроса

Выполняется аффинитивный анализ данных. Задано множество 10 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Требуется рассчитать поддержку и достоверность для заданного правила. В качестве ответа записать сумму поддержки и достоверности (в долях, а не в процентах) с округлением до двух знаков после запятой (например, если поддержка правила равна 52 % и достоверность равна 52 %, то правильным ответом будет 1,04)

Исходные данные:

Вопрос 36

Верно

Текст вопроса

Задано множество 13 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Заданы правила a–g. Требуется ранжировать правила от самых сильных до слабых. Критерием силы в данном случае выбрано произведение поддержки на достоверность (С x S). Ответ следует записать как последовательность семи символов (a–g) по убыванию силы связанных с ними правил (например, adefgbc).

Исходные данные:

Вопрос 37

Верно

Текст вопроса

Задано множество 13 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Заданы правила a–g. Требуется ранжировать правила от самых сильных до слабых. Критерием силы в данном случае выбрано произведение поддержки на достоверность (С x S). Ответ следует записать как последовательность семи символов (a–g) по убыванию силы связанных с ними правил (например, adefgbc).

Вопрос 38

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить оптимальное условие разбиения для корневого узла дерева. Ответ записать в виде значения прироста информации для оптимального разбиения с округлением до двух знаков после запятой.

Исходные данные:

Вопрос 39

Верно

Текст вопроса

Задана обучающая выборка D (A1–A7 – атрибуты объектов обучающей выборки, С – метка класса). Выборка обрабатывается с использованием алгоритма ID3. Необходимо определить значения прироста информации для всех возможных вариантов условий для корневого узла дерева. Ответ записать в виде суммы значений прироста информации всех вариантов разбиения с округлением до двух знаков после запятой (например, если вариантов разбиений три, значения прироста информации для них равны 0,56; 0,324 и 0,1, то в качестве ответа следует записать 0,98).

Исходные данные:

Вопрос 40

Верно

Текст вопроса

Выполняется аффинитивный анализ данных. Задано множество 10 транзакций для событий A, B, … , G. Множество транзакций представлено в нормированном виде, где 1 обозначены события, происходящие одновременно в рамках рассматриваемой транзакции. Требуется рассчитать поддержку и достоверность для заданного правила. В качестве ответа записать сумму поддержки и достоверности (в долях, а не в процентах) с округлением до двух знаков после запятой (например, если поддержка правила равна 52 % и достоверность равна 52 %, то правильным ответом будет 1,04)

Исходные данные:

Рассматриваемое правило: Если A, B, то E

Вам подходит эта работа?
Похожие работы
Искусственный интеллект
Тест Тест
6 Ноя в 12:36
24 +1
0 покупок
Искусственный интеллект
Контрольная работа Контрольная
4 Ноя в 16:19
11
0 покупок
Искусственный интеллект
Контрольная работа Контрольная
4 Ноя в 16:15
12
0 покупок
Другие работы автора
Международные рынки
Тест Тест
8 Мая в 11:07
71
0 покупок
Менеджмент
Тест Тест
8 Мая в 11:05
112
1 покупка
Государственное и муниципальное управление
Тест Тест
8 Мая в 11:03
86
0 покупок
Инженерная графика
Тест Тест
8 Мая в 10:57
134
2 покупки
Электроэнергетика
Тест Тест
8 Мая в 10:54
104
4 покупки
Электрические машины
Тест Тест
8 Мая в 10:47
195
13 покупок
Высшая математика
Тест Тест
8 Мая в 10:36
177
1 покупка
Автотранспорт
Тест Тест
8 Мая в 10:34
60
0 покупок
Психология личности
Тест Тест
8 Мая в 10:30
79
2 покупки
Документоведение
Тест Тест
8 Мая в 10:28
83
0 покупок
Конкуренция и антимонопольная политика
Тест Тест
8 Мая в 10:21
85
1 покупка
Менеджмент
Тест Тест
8 Мая в 10:19
79 +1
3 покупки
Темы журнала
Показать ещё
Прямой эфир