- •Тестові питання для модульного контроль з Інтелектуального аналізу даних
- •Тестові питання для модульного контроль з Інтелектуального аналізу даних
- •Тестові питання для модульного контроль з Інтелектуального аналізу даних
- •Тестові питання для модульного контроль з Інтелектуального аналізу даних
- •Тестові питання для модульного контроль з Інтелектуального аналізу даних
- •Тестові питання для модульного контроль з Інтелектуального аналізу даних
- •Тестові питання для модульного контроль з Інтелектуального аналізу даних
- •Тестові питання для модульного контроль з Інтелектуального аналізу даних
- •Тестові питання для модульного контроль з Інтелектуального аналізу даних
- •Тестові питання для модульного контроль з Інтелектуального аналізу даних
Тестові питання для модульного контроль з Інтелектуального аналізу даних
ПРІЗВИЩЕ: |
|
|
Варіант: 4 |
|
|
Запитання №1 |
||
Опис логічної структури даних, що специфікована на мові опису даних і обробляється СУБД |
||
|
Схема даних•••••••••••••••••••••••• |
|
|
База даних |
|
|
Карта Кохонена |
|
|
Кластер |
|
Запитання №2 |
||
Основна одиниця часу, на яку робиться прогноз |
||
|
Період прогнозування•••••••••••••••••••••••• |
|
|
Метод прогнозування |
|
|
Швидкість прогнозування |
|
|
Інтервал прогнозування |
|
Запитання №3 |
||
На рисунку показані кластери
|
||
|
Лінії тренду |
|
|
Кластери, що не перетинаються•••••••••••••••••••••••• |
|
|
Гістограми |
|
|
Кластери, що перетинаються |
|
Запитання №4 |
||
Кластеризація, що полягає в послідовному об'єднанні менших кластерів у більші або поділі більших кластерів на менші. |
||
|
Ієрархічна•••••••••••••••••••••••• |
|
|
Ітеративна |
|
|
Емпірична |
|
|
Детермінована |
|
Запитання №5 |
||
Як називається спосіб показу моделі, коли користувач не розуміє поведінки тієї моделі, якою користується. Однак, незважаючи на нерозуміння, він одержує результат – виявлені закономірності |
||
|
Автоматизація |
|
|
Алгоритмізація |
|
|
«Чорний ящик»•••••••••••••••••••••••• |
|
|
Опорних векторів |
|
Запитання №6 |
||
Графік відхилення значень, прогнозованих за допомогою моделі, від реальних |
||
|
Гістограма |
|
|
Діаграма розсіювання•••••••••••••••••••••••• |
|
|
Поверхня відгуку |
|
|
Лінія тренду |
|
Запитання №7 |
||
Числові характеристики генеральної сукупності |
||
|
Параметри•••••••••••••••••••••••• |
|
|
Методи |
|
|
Варіанти |
|
|
Індикатори |
|
Запитання №8 |
||
Якій задачі ІАД найбільш точно відповідає опис: «В результаті рішення цієї задачі на основі особливостей історичних даних оцінюються пропущені або ж майбутні значення цільових чисельних показників.» |
||
|
Кластеризація |
|
|
Прогнозування•••••••••••••••••••••••• |
|
|
Класифікація |
|
|
Візуалізація |
|
Запитання №9 |
||
Множина, вихідні значення якої використовуються для перевірки працездатності моделі. |
||
|
Навчальна множина |
|
|
Генеральна сукупність |
|
|
Часовий ряд |
|
|
Тестова множина•••••••••••••••••••••••• |
|
Запитання №10 |
||
У багатошаровій мережі перший шар називається |
||
|
Вихідним |
|
|
Початковим |
|
|
Нульовим |
|
|
Вхідним•••••••••••••••••••••••• |
|
Запитання №11 |
||
Якщо прогноз здійснюється на кілька кроків уперед, тобто здійснюється побудова прогнозу не більше ніж на 3% від обсягу спостережень або на 1-3 кроку вперед, то це |
||
|
Покроковий прогноз |
|
|
Короткостроковий прогноз•••••••••••••••••••••••• |
|
|
Середньостроковий прогноз |
|
|
Довгостроковий прогноз |
|
Запитання №12 |
||
Множина, яка включає дані, що використовуються для навчання (конструювання) моделі. |
||
|
Навчальна множина•••••••••••••••••••••••• |
|
|
Тестова множина |
|
|
Генеральна сукупність |
|
|
Часовий ряд |
|
Запитання №13 |
||
Множина подій, які відбулися одночасно |
||
|
Збіг |
|
|
Випадок |
|
|
Транзакція•••••••••••••••••••••••• |
|
|
Підтримка |
|
Запитання №14 |
||
Властивість або характеристика, загальна для всіх досліджуваних об'єктів, прояв якої може змінюватися від об'єкта до об'єкта |
||
|
Вибірка |
|
|
Подія |
|
|
Змінна•••••••••••••••••••••••• |
|
|
Генеральна сукупність |
|
Запитання №15 |
||
Системний розподіл досліджуваних предметів, явищ, процесів за родами, видами, типами, з якими-небудь істотними ознаками для зручності їх дослідження; угрупування вихідних понять і розташування їх у певному порядку, що відбиває ступінь цієї схожості. |
||
|
Визначення відхилень або викидів |
|
|
Візуалізація |
|
|
Класифікація•••••••••••••••••••••••• |
|
|
Прогнозування |
|
