K-Means-Clustering-Quiz

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Questions and Answers

Was ist der Zweck des kNN-Algorithmus?

  • Eine vorherige Klassifikation zu haben (correct)
  • Muster und Gruppierungen in Daten zu identifizieren
  • Datenpunkte in Cluster zu gruppieren
  • Eine lineare Trennung der Klassen zu ermöglichen

Wie kann man den K-Means-Clustering-Prozess in Orange interaktiv erkunden?

  • Die Erweiterung 'Interactive kMeans' installieren
  • Die Erweiterung 'kNN' installieren
  • Die Erweiterung 'Educational' installieren (correct)
  • Die Erweiterung 'Support Vector Machines' installieren

Warum werden Support Vector Machines (SVMs) in einem hochdimensionalen Merkmalsraum verwendet?

  • Um lineare Separatoren zu finden
  • Um eine hohe Klassifikationsrate zu erzielen (correct)
  • Um komplexe Entscheidungsgrenzen zu erlernen
  • Um die Klassen effektiv zu trennen

Welche Aussage über Support Vector Machines (SVMs) ist korrekt?

<p>SVMs können nur zwischen zwei Klassen unterscheiden (D)</p> Signup and view all the answers

Was sind die Vorteile von Support Vector Machines (SVMs)?

<p>Sie können komplexe Entscheidungsgrenzen erlernen (D)</p> Signup and view all the answers

Was sind die Nachteile von Support Vector Machines (SVMs)?

<p>Sie können nur zwischen zwei Klassen unterscheiden (D)</p> Signup and view all the answers

Welche Methode wird verwendet, um Daten in einen hochdimensionalen Raum zu projizieren?

<p>Support Vector Machines (C)</p> Signup and view all the answers

Welche Erweiterung muss in Orange installiert werden, um den K-Means-Clustering-Prozess interaktiv zu erkunden?

<p>Educational (B)</p> Signup and view all the answers

Was ist der Zweck des kNN-Algorithmus?

<p>Eine vorherige Klassifikation zu haben (D)</p> Signup and view all the answers

Warum sind Support Vector Machines (SVMs) in hochdimensionalen Problemen anwendbar?

<p>Weil sie komplexe Entscheidungsgrenzen erlernen können (A)</p> Signup and view all the answers

Was ist das Lernalgorithmus, das für Multi-Layer Perceptrons (MLPs) verwendet wird?

<p>Fehler-Rückpropagationsverfahren (D)</p> Signup and view all the answers

Was sind die Vorteile von Multi-Layer Perceptrons (MLPs)?

<p>Inkrementelles Lernen, Fähigkeit zur Erkennung komplexer Konzepte und Anwendbar auf n-Klassen-Probleme (D)</p> Signup and view all the answers

Was sind die Nachteile von Multi-Layer Perceptrons (MLPs)?

<p>Training ist sehr langsam und Erstellt interpretierbares Modell (A)</p> Signup and view all the answers

Welche Schicht befindet sich zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht bei Multi-Layer Perceptrons (MLPs)?

<p>Versteckte Schicht (C)</p> Signup and view all the answers

Was ist das Ziel des Fehler-Rückpropagationsverfahrens?

<p>Fehlerkorrekturen durchführen und die Gewichtungen der Neuronen anpassen (A)</p> Signup and view all the answers

Was bedeutet inkrementelles Lernen bei Multi-Layer Perceptrons (MLPs)?

<p>Neue Datenpunkte schrittweise in das Modell aufnehmen (A)</p> Signup and view all the answers

Was macht Multi-Layer Perceptrons (MLPs) gut geeignet für anspruchsvolle Aufgaben?

<p>Die Fähigkeit, komplexe Konzepte und Entscheidungsgrenzen zu erlernen (A)</p> Signup and view all the answers

Wie lange kann das Training von Multi-Layer Perceptrons (MLPs) dauern?

<p>Sehr langsam (C)</p> Signup and view all the answers

Was ist ein Nachteil von Multi-Layer Perceptrons (MLPs) in Bezug auf die Modellinterpretation?

<p>Die erzeugten Modelle sind schwer zu interpretieren (A)</p> Signup and view all the answers

Was ist die Anzahl der Epochen bei Multi-Layer Perceptrons (MLPs)?

<p>Durchläufe durch den gesamten Datensatz während des Trainings (C)</p> Signup and view all the answers

Was ist der Zweck des Fehler-Rückpropagationsverfahrens?

<p>Das Verfahren ermöglicht es dem Netzwerk, aus Daten zu lernen, indem es Fehlerkorrekturen durchführt und die Gewichtungen der Neuronen anpasst. (C)</p> Signup and view all the answers

Wie lange kann das Training von Multi-Layer Perceptrons (MLPs) dauern?

<p>Das Training von MLPs kann sehr zeitaufwändig sein, da viele Epochen benötigt werden, um die Gewichtungen der Neuronen richtig anzupassen. (C)</p> Signup and view all the answers

Was ist ein Nachteil von Multi-Layer Perceptrons (MLPs) in Bezug auf die Modellinterpretation?

<p>MLPs erzeugen in der Regel Modelle, die schwer zu interpretieren sind. (D)</p> Signup and view all the answers

Welche Schicht befindet sich zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht bei Multi-Layer Perceptrons (MLPs)?

<p>Eine versteckte Schicht (A)</p> Signup and view all the answers

Was sind die Vorteile von Multi-Layer Perceptrons (MLPs)?

<p>Inkrementelles Lernen (Online-Lernen), Fähigkeit zur Erkennung komplexer Konzepte, Anwendbar auf n-Klassen-Probleme (C)</p> Signup and view all the answers

Was sind die Nachteile von Multi-Layer Perceptrons (MLPs)?

<p>Das Training von MLPs kann sehr zeitaufwändig sein, MLPs erzeugen in der Regel schwer interpretierbare Modelle (B)</p> Signup and view all the answers

Was macht Multi-Layer Perceptrons (MLPs) gut geeignet für anspruchsvolle Aufgaben?

<p>MLPs sind sehr flexibel und können komplexe Konzepte und Entscheidungsgrenzen erlernen. (A)</p> Signup and view all the answers

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