NAI

Create an educational and engaging illustration representing concepts in Neural Networks, Decision Trees, and Clustering algorithms, featuring abstract visual elements like decision trees, neural network diagrams, and clustering patterns in vibrant colors.

NAI Knowledge Quiz

Test your knowledge on Neural Networks, Decision Trees, and Clustering algorithms with our engaging NAI Knowledge Quiz. This quiz features 10 thought-provoking questions designed to challenge your understanding of key concepts in artificial intelligence and machine learning.

Multiple choice questions
Scoring based on accuracy
Explore a range of topics in AI

10 Questions2 MinutesCreated by LearningTree512

zaznacz funkcje, które nie odpowiadają ciągłemu wyjściu perceptronu.

Progowa

Sigmoidalna

Liniowa

Zaznacz zdania nieprawdziwe dla drzew decyzyjnych

Są trudne w interpretacji dla człowieka

Słabo odzwierciedlają proces podejmowania decyzji przez człowieka

Algorytm zachłanny dla problemu plecakowego sortuje przedmioty:

Rosnąco ze wzgledu na ich stosunek objętość/wartość

Malejąco ze względu na ich stosunek objętość/wartość

Zaznacz zdania prawdziwe

Przewidywanie wartości indeksu giełdowego na podstawie wskaźników makroekonomicznych to przykład zadania regresji

Wykrywanie spamu to przykład zadania regresji

Zaznacz wszystkie poprawne odpowiedzi:

Przy budowie drzewa decyzyjnego staramy się minimalizować kwadrat odległości między wszystkimi parami obserwacji ze zbioru danych.

Drzewa decyzyjne mogą być użyte do klasyfikacji.

Dobrym warunkiem stopu budowy drzewa jest mały spadek błędu średniokwadratowego.

Zaznacz wszystkie poprawne odpowiedzi:

Pełność to proporcja obserwacji faktycznie pozytywnych I zaklasyfikowanych jako pozytywne do faktycznie pozytywnych.

F-miara jest średnią harmoniczną pełności I precyzji.

Precyzja dobrze oddaje jakość klasyfikatora w przypadku klas o istotnie różnych ilościach (klasy niezbalansowane).

Zaznacz wszystkie prawidłowe odpowiedzi:

Na k-means mozna patrzeć jak na próbe minimalizacji sumy kwadratów odległości obserwacji od ich centroidów

Na k-means można patrzeć jak na próbe minimalizacji sumy kwadratów odległości pomiędzy parami obiektów w tych samych klastrach (grupach)

W algorytmie grupowania aglomeracyjnego hierarchicznego trzeba z góry podać liczbę grup

Pytanie odnośnie algorytmu węzowego (chyba)

Najblizsze nieodwiedzone miasto

Najblizsze miasto

Czy w K-nn I K- means trzeba normalizować dane przed wykonaniem algorytmu

Tak trzeba

Nie, nie trzeba

NAI Knowledge Quiz

More Quizzes