Makine Öğrenmesi Final Test 2 – AUZEF Bilgisayar Programcılığı

Ders: Makine Öğrenmesi
Ünite: Bu derste ünite kullanılmıyor
Test türü: Final Test
Test numarası: 2

Test Soruları

Testi çözmek için sayfa etkileşimli olarak hazırlandığında şıklarını seçebilirsin.

Soru 1 / 20

Nokta P=(1,2) ile Q=(4,6) arasındaki Öklid uzaklığı kaçtır?

Soru 2 / 20

Naive Bayes algoritmasına adını veren 'naive' varsayımı hangisidir?

Soru 3 / 20

Bir sınıflandırma ağacının yaprağında bütün gözlemler aynı sınıftaysa düğümün entropisi için hangisi geçerlidir?

Soru 4 / 20

Dairesel biçimde iç içe iki sınıf doğrusal bir çizgiyle ayrılamıyorsa SVM'de hangi yöntem düşünülür?

Soru 5 / 20

Bir çok katmanlı algılayıcıda (MLP) gizli katmanların temel rolü hangisidir?

Soru 6 / 20

Bir ikili sınıflandırıcının kesinlik ve duyarlılığı ikisi de 0,60 ise F1 puanı kaçtır?

Soru 7 / 20

K-Means'te iki boyutlu bir kümenin gözlemleri (2,4), (4,6) ve (6,8). Yeni merkez hangi koordinattır?

Soru 8 / 20

KNN'de 'yıllık gelir' 100.000 birim, 'yaş' 30 birim civarında ölçülüyorsa neden ölçekleme düşünülmelidir?

Soru 9 / 20

Spam sınıfında iki sözcük özelliğinin koşullu olasılıkları 0,5 ve 0,2 ise Naive Bayes bağımsızlık varsayımı altında ortak çarpan kaçtır?

Soru 10 / 20

Karar ağacının eğitim verisinde çok derinleşerek tek tek örnekleri ayırması hangi riski artırır?

Soru 11 / 20

Bir SVM modelinde `kernel='linear'` seçiminin anlamı hangisidir?

Soru 12 / 20

Bir sinir ağında ileri yayılım (forward pass) işlemi neyi ifade eder?

Soru 13 / 20

Veri ölçekleme, eksik değer tamamlama ve sınıflandırma aynı iş akışında uygulanacak. Hangi tasarım veri sızıntısı riskini azaltır?

Soru 14 / 20

Bir noktadan A merkezine Öklid uzaklığı 3, B merkezine 5 ve C merkezine 8 ise standart K-Means atama adımında ne yapılır?

Soru 15 / 20

KNN regresyonunda bir örneğe en yakın üç komşunun sayısal hedefleri 10, 13 ve 19. Eşit ağırlıklı tahmin kaç olur?

Soru 16 / 20

Sürekli sayısal özelliklerin her sınıf altında yaklaşık normal dağıldığı kabul edildiğinde hangi Naive Bayes türü uygundur?

Soru 17 / 20

`DecisionTreeClassifier(max_depth=3)` parametresi neyi sınırlar?

Soru 18 / 20

Yumuşak marj SVM'de C parametresi çok büyütüldüğünde genel eğilim hangisidir?

Soru 19 / 20

Geri yayılım (backpropagation) sinir ağı eğitiminde ne amaçla kullanılır?

Soru 20 / 20