מדעי הנתונים ובינה עסקית
- 225 שאלות
- 15 תגובות
- 0% הושלמו
- equalizer סטטיסטיקות
- share שתף
מנהלים:
Discuss, Learn and be Happy דיון בשאלות
help
brightness_4
brightness_7
format_textdirection_r_to_l
format_textdirection_l_to_r
מבין השיטות הבאות, השיטה המהירה ביותר לניתוח אשכולות היא
1
| done | ||
רק שיטת k-means לינארית במספר התצפיות וזו השיטה הכי מהירה מכיוון שאנו מספקים לה מראש את מספר של האשכולות לאלגוריתם.
מיין לפי
מוניטין: 5
גם לk-medoids אנו מספקים K
מוניטין: 610
התשובה הנכונה זה DIANA
מופע של מלה במסמך טקסט (מופיעה / לא מופיעה) הוא משתנה מהסוג
1
| done | ||
דוגמה מההרצאה: (משתנה אסימטרי- כשלערך אחד יש יותר חשיבות מהשני). דוגמה של טקסט- אפשר למצוא הרבה מילים שלא מופיעות בשני מסמכים. האם זה אומר שלמסמכים יש משהו משותף? כנראה שלא (פחות חשיבות). אבל אם יש קבוצה של מילים שמופיעה גם במסמך הראשון וגם בשני אז כנראה שיש דמיון (יותר חשיבות). מופע או אי מופע של מילה מסויימת זו דוגמא של משתנה בינארי אסימטרי.
מיין לפי
מודל SVM צפוי להיות מדוייק יותר כאשר
1
| done | ||
רוצים למקסם את רוחה השוליים מתוך מטרה לצמצם את התצפיות החריגות ולתת מרחב בטחון. המטרה של SVM למצוא מפריד בעל השוליים הרחבים ביותר וכך הוא יהיה יותר מדויק.
מיין לפי
שיטת SVM מייצרת מודל סיווג גלובלי (ולא מקומי)
1
מיין לפי
יש לבנות מסווג בינארי על סמך קובץ אימון של 1000 תצפיות. ערך אנטרופיה של תכונה רציפה בקובץ הזה חסום ע"י
1
| done | ||
במקרה הגרוע לכל אחד מהתצפיות יש ערך שונה לתכונה זו ולכן כדי לחשב את האנרופיה נעשה לוג 2 של מספר האפשרויות (ערך האנטרופיה המקסימלית) ולוג 2 של 1000 שווה 9.96.
מיין לפי
הערך המקסימלי של ההפרש בין דיוק האימון לדיוק המבחן של מודל לסיווג הוא
1
| done | ||
במקרה הקיצור המודל יהיה מדוייק ב-100% וסט האימון לא יהיה מדוייק בכלל כלומר 0% וההפרש בינהם במקרה זה הוא 1.
מיין לפי
המדענים מצאו שלחלק מהאנשים לוקח יותר זמן להירדם בלילות ירח מלא. האם מדובר בתבנית הסתברותית?
1
| done | ||
תבנית הסתברותית היא תבנית שמתרחשת בחלק מהמקרים ומכיוון שלחלק מהאנשים לוקח יותר זמן להירדם אז אכן מדובר בתבנית הסתברותית.
מיין לפי
איזו משימה אינה מהווה משימה של חיזוי/ רגרסיה?
1
| sentiment_very_satisfied | ||
חיזוי המועמד הזוכה בבחירות לנשיאות זה משתנה מטרה שהוא נומינלי ולצורך בעיית חיזוי אנחנו צריכים משתנה רציף (כמו כל שאר האופציות)
מיין לפי
מהו השלב הראשון בתהליך של גילוי ידע בבסיסי נתונים (knoeledge discovery in databases)?
1
| done | ||
ראשית עלינו להגדיר מהו משתנה המטרה שלנו לפני שמתחילים בתהליך.
השלבים: הגדרת מטרה, השגת נתונים, ניקוי/הכנת נתונים, הרצת אלגוריתם (מודלים שונים), השוואה בין מודלים.
מיין לפי
האנטרופיה של הטמפרטורה בשעה מסויימת צפויה להיות הגבוהה ביותר בהינתן
1
| done | ||
פחות ידע ונתונים האנטרופיה גדלה יותר. כלומר פחות זמן ופחות נתונים (רק טמפרטורה לעומת נתוני מזג אוויר שונים) תביא לאנטרופיה/ אי וודאות גדולה יותר.
מיין לפי