Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Final Test 1 – AUZEF Yönetim Bilişim Sistemleri

Ders: Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
Ünite: Bu derste ünite kullanılmıyor
Test türü: Final Test
Test numarası: 1

Test Soruları

Testi çözmek için sayfa etkileşimli olarak hazırlandığında şıklarını seçebilirsin.

Soru 1 / 20

Bir modelin geçmiş verilerdeki örüntülerle yeni başvuruların sonucunu öngörmesi hangi yapay zekâ yönteminin tipik örneğidir?

Soru 2 / 20

Bir analistin Python Pandas tablosundaki sayısal sütunlar için merkezi eğilim ve çeyrekleri birlikte alacağı metot hangisidir?

Soru 3 / 20

Bir doğrusal modelin sabiti 3, x katsayısı 4 ve y katsayısı 2 ise x=5 ve y=2 için tahmin kaçtır?

Soru 4 / 20

Bir regresyon modelinin tahmin hatalarını kareleyerek ölçmek isteyen araştırmacı hangi scikit-learn ölçütünü kullanabilir?

Soru 5 / 20

K-Ortalamalar sonucunda bir merkeze atanan (2,4) ve (4,8) noktalarının yeni küme merkezi hangisidir?

Soru 6 / 20

Eşit ağırlıklı k-NN modelinde yeni bir örneğin beş komşusundan ikisi kırmızı, üçü mavi etiketliyse tahmin nedir?

Soru 7 / 20

Modelin ölçekleme parametrelerini tüm veriden öğrenip sonra eğitim-test ayrımı yapmak neden hatalı olabilir?

Soru 8 / 20

Görülmemiş müşteri örneklerinde modelin doğru çalışıp çalışmadığını ölçmek için hangi veri ayrımı gerekir?

Soru 9 / 20

Naive Bayes sınıflandırıcısı tahmin oluştururken öncelikle hangi matematiksel ilkeye dayanır?

Soru 10 / 20

Naive Bayes için naif olarak nitelenen temel varsayım hangisidir?

Soru 11 / 20

Bir e-posta sınıflandırmasında spam sınıfındaki eğitim mesajlarının oranı hangi olasılığı tahmin etmeye yarar?

Soru 12 / 20

Sürekli sayısal özniteliklerin sınıf içindeki dağılımı yaklaşık normal varsayılıyorsa hangi Naive Bayes türü kullanılır?

Soru 13 / 20

Belgede geçen sözcüklerin tekrar sayıları kullanılarak konu sınıflandırması yapılacaksa hangi Naive Bayes türü sık kullanılır?

Soru 14 / 20

Bir özellik yalnızca var veya yok olarak kodlanmışsa hangi Naive Bayes yaklaşımı doğal bir adaydır?

Soru 15 / 20

Naive Bayes modelinde hiç görülmemiş kelimelerin olasılığını sıfır yapmamak için hangi teknik uygulanabilir?

Soru 16 / 20

Naive Bayes tahmininde bir sınıfın posterior olasılığı neyi ifade eder?

Soru 17 / 20

Bir Naive Bayes sınıflandırıcısının özellikler arasında güçlü bağımlılıklar bulunmasına rağmen kullanılabilmesinin nedeni nedir?

Soru 18 / 20

Python scikit-learn içinde sürekli öznitelikler için Naive Bayes modeli kurmada hangi sınıf kullanılır?

Soru 19 / 20

Karar ağacı algoritmasında bir koşulun test edildiği iç düğümün temel görevi nedir?

Soru 20 / 20