База ответов ИНТУИТ

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

<<- Назад к вопросам

Где лучшая область применения ансамблей деревьев решений ?

(Ответ считается верным, если отмечены все правильные варианты ответов.)

Варианты ответа
информационный поиск данных(Верный ответ)
распознавание речи
автопилотирование транспорта
текстовая классификация(Верный ответ)
Похожие вопросы
Где лучшая область применения нейронных сетей ?
Версия какого алгоритма для построения деревьев решений использует числовые признаки как в CART, а номинальные - как в ID3 ? Ответ укажите с точность до 1-го знака после запятой
Даны четыре примера (наблюдения) в трехмерном пространстве признаков: A(1;4;10), B(2;5;6), C(1;3;8) и D(2;4;8), при этом известно, что первый и третий примеры относятся к классу "1", а второй и четвертый – к классу "0". Для обучения на данных примерах применяется алгоритм случайный лес (random forest). Случайным образом были выбраны 5 наборов примеров и признаков: (1) пример 1 (признаки 1,2) + пример 2 (признаки 1,3); (2) пример 3 (признаки 2,3) + пример 4 (признак 1); (3) пример 2 (признаки 1,2,3) + пример 3 (признак 1); (4) пример 1 (признаки 1,3) + пример 2 (признак 1) + пример 3 (признак 3); (5) пример 1 (признаки 2,3) + пример 4 (признаки 2,3). Для этих пяти наборов были построены соответственно пять деревьев по алгоритму CART, нечистота (impurity) вычислялась по Джини. Принадлежность к классу определяется голосованием – числом деревьев, которые отнесли тот или иной пример к определенному классу. Сколько деревьев отнесут тестовый пример F(2;3;6) к классу "0"? (Напишите ответ в виде целого числа.)
Объект 1 находится выше функции принятия решений, объект 2 - ниже функции принятия решений. Выберите верное утверждение.
Выберите сферы применения PCA
Назовите плюсы использования вероятностных моделей против функций решений
Если зависимая переменная принимает непрерывные значения, то дерево решений решает задачу:
Для оценки "натренированной" модели на эффективность ее применения, используется тестирование на независимой выборке. Какой из алгоритмов проверки "тренируется" на всем количестве данных, при условии многократного повторения?
Основной смысл теоремы "No free lunch theorem" заключается в следующемЕсть модель, которая является оптимальной для решений всех задач:
Укажите играть в гольф на открытой площадке или нет, основываясь на дерево решений ниже