Bài kiểm tra học tập có giám sát

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

1. Trong học có giám sát, điều gì khiến tập dữ liệu huấn luyện được 'gắn nhãn'?
   • Mỗi ví dụ đã được sắp xếp vào các thư mục theo loại và kích thước tệp của nó
   • Mỗi ví dụ được ghép nối với một đầu ra mục tiêu để mô hình tìm hiểu
   • Mỗi ví dụ đã được nén để mô hình có thể đọc nó trong thời gian ngắn hơn
   • Mỗi ví dụ bao gồm bản ghi dấu thời gian chính xác khi nó được thu thập lần đầu tiên
2. Một mô hình dự đoán email có phải là thư rác hay không phải thư rác đang giải quyết loại vấn đề học có giám sát nào?
   • Hồi quy
   • Phân loại
   • Giảm kích thước
   • Phân cụm
3. Dự đoán giá bán một ngôi nhà từ quy mô và vị trí của nó là một ví dụ về điều gì?
   • Phân cụm, vì những ngôi nhà tương tự được nhóm lại với nhau theo khu vực
   • Hồi quy, vì đầu ra là một số liên tục
   • Phân loại vì nhà thuộc các khu dân cư riêng biệt
   • Học tăng cường, vì giá thưởng cho người bán
4. Tại sao người học lại giữ lại một bộ bài kiểm tra riêng mà người mẫu không bao giờ nhìn thấy trong quá trình đào tạo?
   • Để cung cấp thêm ví dụ cho mô hình khi độ chính xác huấn luyện của nó đạt đến đỉnh điểm
   • Để lưu trữ một bản sao lưu trong trường hợp dữ liệu huấn luyện bị mất
   • Để ước tính mức độ hoạt động của mô hình trên dữ liệu mới, chưa được xem
   • Để quá trình đào tạo diễn ra nhanh hơn bằng cách sử dụng ít ví dụ hơn
5. Khi nào nên học các bước tiền xử lý như chia tỷ lệ phù hợp để đánh giá học tập có giám sát?
   • Từ tất cả các hàng trước khi tách để tập kiểm tra giúp ước tính chúng
   • Chỉ từ các ví dụ thử nghiệm
   • Từ phân vùng huấn luyện, sau đó áp dụng cho các ví dụ xác thực và kiểm tra
   • Từ phân vùng nào cho điểm cuối cùng tốt nhất
6. Trình phân loại của hướng dẫn bắt được 30 trong số 40 tin nhắn khẩn cấp và gắn cờ 20 tin nhắn thông thường. Giá trị thu hồi và độ chính xác nào tuân theo?
   • Nhớ lại 75%; độ chính xác 60%
   • Nhớ lại 60%; độ chính xác 75%
   • Nhớ lại 100%; độ chính xác 50%
   • Nhớ lại 30%; độ chính xác 20%
7. Một tập dữ liệu có các bản ghi lặp lại cho cùng một người. Việc phân chia hàng ngẫu nhiên có thể tạo ra rủi ro gì?
   • Mô hình được đảm bảo có khả năng thu hồi thấp
   • Các bản ghi liên quan có thể xuất hiện trong cả tập huấn luyện và tập kiểm tra, làm rò rỉ thông tin
   • Các nhãn mục tiêu tự động trở thành số
   • Bộ kiểm tra không còn được phép chứa nhãn
8. Theo hướng dẫn, việc thay đổi ngưỡng phân loại có thể làm gì?
   • Thay đổi sự cân bằng giữa dương tính giả và âm tính giả mà không thay đổi các tham số đã học
   • Thay đổi nhãn đào tạo thành các tính năng
   • Đảm bảo cả hai loại lỗi đều bằng 0
   • Thay thế nhu cầu đánh giá hiệu suất mô hình