1
Alegeti declaratia falsa despre Support Vector Machine(SVM):
2
Alegeti cand nu e recomandat aplicarea unui algoritm PCA:
3
CA - cum selectam k, numarul de componente principale?
4
Alegeti declaratia adevarata despre plot-uri si grafice:
5
Alegeti declaratia adevarata:
6
Dupa executarea urmatoarele instructiuni: import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Brasov', None, None],
['Ploiesti', 'Tulcea', None]])
Alegeti raspunsul corect pentru afisarea rezultatului din Out: Out:0 False
1 False
Name: 2, dtype: bool
7
Aveti un set de date si rulati algoritmul Kmeans cu 50 de initializari random diferite si obtineti 50 de clusterizari diferite. Care este abordarea pentru a alege care din cele 50 de variante sa o folosim?
8
Care task NU se poate aborda cu algoritmi de invatare supervizata:
9
Rulati algoritmul Gradient Descent avand setata la valoarea 0.5 rata de invatare (alfa) si dupa fiecare iteratie calculati valoarea functiei de cost. At rulat 10 iterati si observat ca valoarea funcii de cost tot descreste. Care este concluzia pe care o puteti trage?
10
Presupunem ca aveti un set de date cu 10 exemple, fiecare avand doua caracteristici si ati antrenat un model de Regresie Logistica. Selectati declaratia care NU e adevarata:
11
Kmeans-Alegeti declaratia adevarata:
12
Ati antrenat un model de Regresie Logistica si pentru un nou exemplu x, ati obtinut predictia htheta(x) =0.4. Alegeti declaratia adevarata:
13
Aveti un set de date de antrenare format din 75 de exemple fiecare set avand 6 caracteristici(features). Pentru a afla solutiile parametrilor theta folosind Normal Equation: theta=XTX-1XTy, care vor fi dimensiunile matricilor theta, X si y?
14
Aveti un set de date de antrenare format din 50 de exemple fiecare avand 10 caracteristici(features) Pentru a afla solutiile parametrilor theta folosind Normal Equation: theta =XTX-1XTy, care care vor fi dimensiunile matricilor theta, x si y?
15
Presupunem ca folosim algoritmul Gradrent Descent pentru a minimiza functia f(θ0,θ1) alegeti declaratia adevarata
16
Alegeti declaratia falsă despre Support Vector Machine (SVM)
17
Dupa executarea urmatoarei instructiuni:
import pandas as pd
df= pd.DataFrame([['Brasov', None, 'Sibiu'],
['Ploiesti', 'Tulcea', None]])
Alegeti raspunsul correct pentru afisarea rezultatului idn out:
Out: 0 False
1 True
Name 2, dtype: bool.
18
Alegeti raspunsul correct dupa executarea urmatoarelor instructiuni :
import numpy as np
m=np.array([2,6,4])
print( 2*m[: 2]**2)
19
Alegeti varianta corecta pentru:
numpy.array( [0, True, ‘Python’], dtype=’
20
Selectati raspunsul corect dupa executarea urmatoarelor instructiuni:
import numpy as np
import pandas as pd
tabel = pd.DataFrame(np.arange(9),reshape(3, 3),columns=[‘item’, ‘energie’,
‘proteine’])
tabel = tabel.set_index(‘item’)
tabel.shape
21
Alegeti raspunsul corect pentru afisarea rezultatului dupa executarea urmatoarelor
instructiuni:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame (np.arange(12).reshape(3, 4), columns=[1,2,3,4])
rezultat:
1 2 3 4
2 8 9 10 11
22
Alegeti varianta corecta pentru numpy.array([0,True,
"Python"])
23
Pentru care dintre urmatoarele exemple se poate aplica un algoritm de clusterizare
24
Ati antrenat un model de Regresie Logistica si pentru un nou exemplu x, ati obtinut predictia htheta(x) =0.4. Alegeti declaratia adevarata:
27
Alegeti algoritmii de clasificare
|
![[AG] acer](https://cloud.educaplay.com/r/img/usuario.svg){kind=avatar}
Tissues - Practice Quiz
Test your knowledge about the 5 seeing habits discussed in the text 'UPS 5 seeing habits'.