Forwarded from Uttar Pradesh Special General Knowledge ( उत्तर प्रदेश सामान्य ज्ञान) (🌺 𝐞𝐧𝐝𝐥𝐞𝐬𝐬 𝐥𝐨𝐯𝐞 🌺)
10. एक कृत्रिम रूप से बुद्धिमान कार अपने आगे की कार से दूरी के आधार पर अपनी गति कम करती है। किस एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है?
a) नैवे-बेयस b) निर्णय वृक्ष c) रैखिक प्रतिगमन d) लॉजिस्टिक प्रतिगमन
a) नैवे-बेयस b) निर्णय वृक्ष c) रैखिक प्रतिगमन d) लॉजिस्टिक प्रतिगमन
Anonymous Quiz
16%
A
39%
B
32%
C
13%
D
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11. एनसेंबल लर्निंग के बारे में निम्नलिखित में से कौन सा कथन गलत है?
Anonymous Quiz
9%
a) यह एक पर्यवेक्षित लर्निंग एल्गोरिदम है
16%
b) यह एक अपर्यवेक्षित लर्निंग एल्गोरिदम है
65%
c) अधिक यादृच्छिक एल्गोरिदम का उपयोग एक मजबूत एनसेंबल बनाने के लिए किया जा सकता है
10%
d) एनसेंबल को उन कार्यों में अधिक लचीलापन दिखाया जा सकता है जिन्हें वे दर्शा सकते हैं
12. स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट के बारे में निम्नलिखित में से कौन सा कथन सही है?
Anonymous Quiz
7%
a) यह प्रति पुनरावृत्ति एक प्रशिक्षण उदाहरण संसाधित करता है
31%
b) यदि प्रशिक्षण उदाहरणों की संख्या बड़ी है, तो यह पसंद नहीं किया जाता है
57%
c) यह ग्रेडिएंट डिसेंट के प्रत्येक पुनरावृत्ति के लिए सभी प्रशिक्षण उदाहरणों को संसाधित करता है
5%
d) यदि प्रशिक्षण उदाहरणों की संख्या बड़ी है, तो यह कम्प्यूटेशनली बहुत महंगा है
13. निर्णय वृक्ष आगमनात्मक अधिगम मशीन अधिगम दृष्टिकोण का उपयोग करता है।
a) असत्य b) सत्य
a) असत्य b) सत्य
Anonymous Quiz
49%
A
51%
B
👏3
14. कैंडिडेट-एलिमिनेशन एल्गोरिदम का वर्णन कौन से तत्व करते हैं?
a) डेटासेट पर निर्भर करता है b) केवल कैंडिडेट परिकल्पनाओं का एक सेट c) केवल उदाहरणों का एक सेट d) उदाहरणों का सेट, कैंडिडेट परिकल्पनाओं का सेट
a) डेटासेट पर निर्भर करता है b) केवल कैंडिडेट परिकल्पनाओं का एक सेट c) केवल उदाहरणों का एक सेट d) उदाहरणों का सेट, कैंडिडेट परिकल्पनाओं का सेट
Anonymous Quiz
12%
A
36%
B
22%
C
30%
D
❤2
15. Which of the following statements is not true about boosting?
Anonymous Quiz
5%
a) It mainly increases the bias and the variance
53%
togenerate complementary baselearners bytraining the nextlearner onthemistakesof thepreviouslearners
23%
c) It is a technique for solving two-class classification problems
19%
d) It uses the mechanism of increasing the weights of misclassified data in preceding classifiers