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
שינוי שם של מחלקה בארגון צפוי לגרום לשינויים ב-
1
| done | ||
שם מחלקה סביר להניל שהוא לא מפתח, אלא אחד המאפיינים של טבלת המחלקות לכן רק טבלת המימדים תשתנה.
מיין לפי
נתונה פונקציה x^2 = y האנטרופיה המותנית של y בהינתן x שווה ל-
1
| done |
Y פונקציה של x- כלומר אם אנונו יודעים את x אז נדע את y ולכן האנטרופיה של y בהינתן x שווה לאפס.
מיין לפי
מה מאפיין מודלים של מדעי הנתונים (science data) לעומת מודלים סטטיסטיים ?
1
| done | ||
לדוגמה רשת נוירונים הרבה יותר מורכבת קשה להבין איך היא פועלת. מודלים סטטיסטים פחות מורכבים.
מיין לפי
קבוצת-על של קבוצת פריטים סגורה (closed) יכולה לכסות
1
| done | ||
קבוצת פריטים סגורה היא קבוצה מקסימלית שיש לה support נתון- לקבוצת העל שלה חייב לביות support יותר נמוך.
מיין לפי
אופן הפעולה של רשת נוירונים מלאכותית (network neural artificial) דומה ביותר לאופן הפעולה של
1
| done |
מודלים של רשתות נוירונים הם מודלים של רגרסיה לא לינארית הלוקחת בחשבון הרבה מאוד אינטרקציה בין הרבה מאוד קלטים.
מיין לפי
כמות השדות המינימאלית בטבלת העובדות (Fact table) של תרשים הכוכב שווה ל-
1
| done |
טבלת העובדות צריכה להכיל שדות כמספר המימדים ולפחות עובדה אחת (לא את כל העובדות) ולכן זו אף תשובה לא נכונה.
מיין לפי
נתונה פונקציה 2x=y האינפורמציה ההדדית בין y ל-x שווה ל-
1
| done | ||
Y מהווה פונקציה פונקציה של x אז האנטרופיה של y בהינתן x שווה לאפס ולהפך (כי מהמשוואה ניתן ליצור פונקציה של x כתלות בy) ולכן אין אי וודאות בשני המקרים ולכן שתי התשובות נכונות.
מיין לפי
כמות החלוקות האפשריות של חמש תצפיות לשני אשכולות שווה ל
1
| done |
השיטה הנאיבית לחלוקה היא לחשב את כל החלוקות האפשריות K בחזקת N כלומר מספר האשכולות בחזקת מספר התצפיות. במקרה שלנו 2 בחזקת 5 זה 32.
מיין לפי
היתרון של האלגוריתם Weighted KNN על פני האלגוריתם KNN בא לידי ביטוי עבור
1
| done | ||
כאשר יש לנו k>1 (יותר משכן אחד) רצוי לתת משקל גבוה יותר לשכן היותר קרוב ומשקל נמוך יותר לשכן היותר רחוק. מקטינים ומגדילים את החשיבות של התצפית
מיין לפי
נתונה רשת נוירונים מלאכותית שנבנתה באמצעות הספרייה Keras ב- Pyhton עם הפרמטרים הבאים verbose=1, batch_size=5,epochs=200. הרשת אומנה על קובץ אימון בגודל 10000 רשומות. מה מספר האיטרציות שמבצעת הרשת בסה"כ בכל ה-epochs של האימון?
1
| done |
גודל קובץ האימון -10000 רשומות. epochs זה בעצם מספר הפעמים שבעצם המודל יעבור על ה data. הערך batch_size זה מספר רשומות האימון שיש ב-batch. לכן החישוב הוא נחשב כמה batch קיימים ביחס לכמות הרשומות כלומר 10000 לחלק ל-5 נקבל 200 ונכפיל את הערך הזה במספר המעברים על הdata כלומר epochs ונקבל 400000
מיין לפי