機械学習の多肢選択問題 (MCQs)

機械学習の多肢選択問題 (MCQs)

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1: 次のステートメントのうち、人工ニューラルネットワーク(ANN)について正しいものはどれですか?

A.   ANNの動作は、ユニットに指定されている重みに依存します。

B.   ANNの動作は、単位に指定されている転送関数に依存します。

C.   のみ(正しい。

D.   (ii)のみが正しいです。

E.   (i)と(ii)の両方が正しいです。

F.   (i)も(ii)も正しくありません

2: 次のステートメントのうち、Vowpal Wabbitについて正しいものはどれですか?

A.   非線形機能の使用は許可されていません。

B.   Microsoft Azureの機械学習オプションとして使用できます。

C.   オプションAとBの両方

D.   オプション8もbもありません

3: エキスパートシステムが持っている次の機能のどれですか?

A.   人間の意思決定者に代わる。

B.   結果の予測。

C.   自分の知識を洗練する

D.   人間の能力を所有しています。

4: 機械学習について間違っているのは次のうちどれですか?

A.   人間の専門家やプログラマーは必要ありません。

B.   安くて柔軟性がありません。

C.   ラベル付きデータは必要ありません。

D.   パターン認識で使用されます。

5: シミュレーションは、次の条件のうちどれが適切ですか?

A.   コストが節約を超える場合。

B.   プランがアニメーションシミュレーションで視覚化されている場合。

C.   リソース/時間が利用できない場合。

D.   システムの動作が非常に複雑な場合。

6: 次のうち、Cのアプリケーションプログラミングインターフェイスを備えた機械学習ツールはどれですか?

A.   deeplearning4j

B.   libsvm

C.   ワッフル

D.   ゴリアン

7: 検証では、グレーボックステスト方法を使用します。

A.   真実

B.   間違い

8: 機械学習の分類に関連して、次のオプションのうち、リコールを定義する正しい方法はどれですか?

A.   True Positive/(True Position + Falseネガティブ)

B.   True position/(false陽性 +偽陰性)

C.   True Position/(True Position + False Position)

D.   TRUE POSICE/(TRUE NEGATION + FALSEネガティブ)

9: 次のタイプのデータのうち、分類に使用される決定ツリーアルゴリズムで処理できるものはどれですか?

A.   数値データ

B.   カテゴリデータ

C.   数値データとカテゴリデータの両方

10: 次のシミュレーションツールのうち、モデリングシステムに向けたトランザクションフローアプローチに依存しているものはどれですか?

A.   ハイブリッドシミュレーター

B.   連続シミュレーター

C.   離散イベントシミュレーター

D.   エージェントベースのシミュレーター

11: ロジスティック回帰分類アルゴリズムの精度は何ですか?

A.   80.11%

B.   82.53%

C.   84.60%

D.   86.27%

12: 次のうち、大きなマージン分類器はどれですか?

A.   SVM

B.   ブースト

C.   SVMとブーストの両方

13: データマイニングクエリ言語に関して、特性評価の構文は次のうちどれですか?

A.   鉱山の特性[[pattern_name)]]

B.   {matching {metapattern}}

C.   鉱山の特性[pattern_nameとして]

D.   classifying_attribute_or_dimensionを分析します

E.   o鉱山の特性[as pattern_name]分析[測定(s)}

F.   鉱山の特性[as pattern_name] prediction_attribute_or_dimensionを分析します

G.   {set [attribute_or_dimension_i = value_i}]

14: 次のうち、シミュレーションモデリングと分析の利点ではないものはどれですか?

A.   システム構成を分析する複数のパフォーマンスメトリック。

B.   情報の流れにおけるボトルネックの識別。

C.   システムの仮説を実行可能性のためにテストします。

D.   優れたスケジュールと予算計画。

E.   意思決定ツリーアルゴリズムは次のタイプです。

F.   意思決定ツリーアルゴリズムは次のタイプです。

G.   監視された学習。

H.   監視されていない学習。

I.   強化学習。

15: 次のステートメントのうち、監視されていない機械学習について正しいものはどれですか?

A.   そのアルゴリズムは、入力データから出力を予測することを学びます。

B.   そのアルゴリズムは、入力データから構造を固有することを学習します。

C.   履歴ラベルを持つデータに対して使用されます。

D.   BとCの両方が正しいです。

16: ロジスティック回帰は、次のタイプの従属変数のどれで使用できますか?

A.   整数

B.   浮く

C.   バイナリ(はい/いいえ応答)

D.   上記のすべて。

17: 次のブーストアルゴリズムが、過剰適合を減らすのに役立つ正規化を実装するものはどれですか?

A.   xgboost

B.   adaboost

C.   グラデーションブースト

D.   どちらも上記ではありません。

18: 分類に使用されるナイーブベイズアルゴリズムの精度はどのくらいですか?

A.   78.93%

B.   83.25%

C.   80.11%

D.   86.72%

19: 次のステートメントのうち、C45分類手法について正しいものはどれですか?

A.   継続的な機能と個別の機能の両方を扱うことができます。

B.   小さなデータセットと大規模なデータセットに使用できます。

C.   処理時間が少ない。

D.   上記のすべて。

20: 非常に大きなデータセットの他のアルゴリズムと比較して、次のアルゴリズムのどれがうまくスケールアップしないものはどれですか?

A.   liblinear

B.   Vowpal Wabbit

C.   libsvm

D.   上記のすべては、大きなデータセットに非常によくスケールします。

21: 尾根回帰の機能は何ですか?

A.   L1正規化を使用します。

B.   それは、データが多コリアン性に苦しんでいるときに使用されます。

C.   係数をゼロに縮小します。

D.   ペナルティ関数で絶対値を使用します。

22: シミュレーション言語は、アプリケーション指向のシミュレーターよりも柔軟性が低くなります。

A.   真実

B.   間違い

23: 次のステートメントのうち、検証について正しいものはどれですか?

A.   ブラックボックスとホワイトボックスのテストを使用します。

B.   コードを実行しません。

C.   これには、ファイルとドキュメントの人間ベースのチェックが含まれます。

D.   それは静的メカニズムです。

24: 人工ニューラルネットワークに関連して、シーケンス予測の問題を扱うために設計された次のオプションはどれですか?

A.   多層パーセプロン(MLP)

B.   畳み込みニューラルネットワーク(CNNS)

C.   再発性ニューラルネットワーク(RNNS)

D.   上記のどれでもない。

25: 機械学習における音声認識アプリケーションに適用されないのは次のうちどれですか?

A.   ハンズフリーコンピューティングで使用されます。

B.   話し言葉を理解し、理解することを目指しています。

C.   メニューナビゲーションで使用されます。

D.   スピーカーに依存します。

26: LN機械学習、ロジスティック回帰:

A.   独立変数と従属変数の間の線形関係が必要です。

B.   多重共線性をサポートします。

C.   小さなサンプルサイズが必要です。

D.   分類の問題に使用されます。

27: 次のうち、テキスト検索の品質を評価するFスコア測定値を定義しているのはどれですか?

A.   f -score = recall x precision /(recall -precision) / 2

B.   f-score = | [requant} f‌l {取得} l / l [取得] l

C.   f-score = | {requant} fl [取得} l / l [relavant] |

D.   f-score = recall x precision /(recall + precision) / 2

28: 次のうち、マルチクラスの分類ではないものはどれですか?

A.   スパムとスパム以外の電子メールの分類

B.   作物の種類の分類

C.   気分の分類

D.   上記はすべて、マルチクラスの識別子です。

29: 多層パーセプトロン(MLP)は次のとおりです。

A.   有限環状グラフ。

B.   inteinite環状グラフ

C.   無効な非環式グラフ

D.   有限の非環式グラフ。

30: 次のうち、境界のある確率分布の例ではないものはどれですか?

A.   均一な分布

B.   三角分布

C.   ロジスティック分布

D.   二項分布

31: 単純な線形回帰は、独立変数の数によって特徴付けられますか?

A.   一

B.   二

C.   三つ

D.   四

32: 次の機械学習ツールのうち、ニューラルネットワークにAPIを提供するものはどれですか?

A.   keras.io

B.   accors.net

C.   ラピッドマイナー

D.   将軍

33: 次の機械学習フレームワークのうち、より高いレベルの抽象化で機能するのはどれですか?

A.   テンソルフラウ

B.   Pytorch

C.   シーノ

D.   ケラス

34: 次のタイプのデータ分析モデルのうち、継続的な価値関数を締めくくるために使用されるものはどれですか?

A.   予測

B.   分類

C.   AもBも

D.   AもBもありません

35: ロジスティック回帰の利点は次のうちどれですか?

A.   クラス予測の自然な確率的見解。

B.   線形決定境界。

C.   独立した観察要件。

D.   モデルに過剰塗装します。

36: 機械学習フレームワークに関連して、次の言語のうち、ノード間で自動化と調整を実行するためにVELESが使用する言語はどれですか?

A.   C ++

B.   Java

C.   python

D.   r

37: 次のうち、線形回帰について間違っているのはどれですか?

A.   線形回帰の独立変数は、連続的または離散的である場合があります。

B.   線形回帰の従属変数は個別です。

C.   線形回帰は外れ値に敏感です。

D.   連続変数に基づいている実際の値を推定します。

38: モデリカについて間違っているのは次のうちどれですか?

A.   それは言語です

B.   それはツールです。

C.   それは宣言的です。

D.   それはオブジェクト指向です。

39: 次のステートメントのうち、再発性ニューラルネットワーク(RNN)について誤っているものはどれですか?

A.   彼らは非決定的です。

B.   彼らはアトラクタをポイントするために落ち着くことができます。

C.   彼らは振動することができます。

D.   少なくとも1つのフィードバック接続があります。

40: 機械学習に関連して。 xgboostは、次のオプションのどれで動作しますか?

A.   コンピュータビジョン

B.   表形式データ

C.   NLP

D.   上記のすべて。

41: 多層パーセプロンでは、次の層のどれで予測がなされますか?

A.   入力レイヤー

B.   最初の隠されたレイヤー

C.   最後の隠されたレイヤー

D.   出力層

42: 次のうち、フィードバックの芸術的ニューラルネットワークについて間違っているのはどれですか?

A.   それらはコンテンツアドレス可能なメモリで使用されます。

B.   フィードバックループが許可されています。

C.   情報の流れは双方向です。

D.   フィードバックネットワークは静的です。

43: 次のうち、フィードフォワードの人工ニューラルネットワークトポロジについて間違っているのはどれですか?

A.   フィードバックループは許可されていません。

B.   情報の流れは一方向です。

C.   固定入力と出力はありません。

D.   それらはパターン生成で使用されます。

44: 機械学習フレームワークRapidMinerは、次のプログラミング言語のどれで書かれていますか?

A.   C ++

B.   Java

C.   Python

D.   c

45:

次のステートメントのどれが真実ですか?

ステートメント1:補強学習はオフライン手法です。

ステートメント2:補強学習手法は、エレベータースケジューリングで使用されます。

A.   ステートメント1は真です。

B.   ステートメント2は真です。

C.   両方のステートメント1と2は真です。

D.   ステートメント1と2の両方が偽です。

46: 人工ニューロンデバイスは、入力と出力の数で構成されていますか?

A.   1つの入力と多くの出力。

B.   多くの入力と1つの出力

C.   1つの入力と1つの出力。

D.   多くの入力と多くの出力。

47: eiasticNet回帰手法:

A.   二重収縮に苦しむことはできません。

B.   高度に相関した変数がある場合のグループ効果を阻止します。

C.   ラッソと線形回帰技術のハイブリッドです。

D.   選択した変数の数に制限はありません。

48: データマイニングでは、次のうち、データ削減手法ではないものはどれですか?

A.   クラスタリング

B.   サンプリング

C.   ヒストグラム

D.   ハフマン

49: 多層ニューラルネットワークに関しては、隠された層のニューロンは何に対応していますか?

A.   プロパティ

B.   記述子

C.   非線形潜在変数

D.   AとCの両方

50: 次のブーストアルゴリズムのうち、レベルごとの樹木の成長を使用しているのはどれですか?

A.   xgboost

B.   勾配ブースト

C.   adaboost

D.   ライトGB