SVM қандай оқыту әдісіне жатады?

• Мұғалімсіз оқыту (Unsupervised learning)

• Мұғаліммен оқыту (Supervised learning)

• Терең оқыту (Deep learning)

• Мұғаліммен жартылай оқыту (Semi-Supervised learning)

Бақыланатын оқыту дегеніміз не?

• Барлық деректер белгіленбеген және алгоритмдер құрылымды кіріс деректерінен алуды үйренеді

• Барлық деректер белгіленеді және алгоритмдер кірістерден шығуды болжауды үйренеді

• Кейбір деректер белгіленген, бірақ олардың көпшілігі белгіленбеген және бақыланатын және бақыланбайтын әдістердің тіркесімін қолдануға болады.

Классификация/бинарлық классификация дегеніміз -

• "доллар" - "салмақ" сияқты нақты мәнді білдірсе.

• "қызыл" - "көк" немесе "ауру" - "аурудың болмауы" сияқты мәнді білдірсе.

Гиперплан дегеніміз -

• ерекшеліктері

• деректер нүктелері

• екі классты ажырататын шекаралары

Бөлгіш гиперпланды құру кезінде тек тірек векторлары қолданылады.

• Дұрыс

• Дұрыс емес

Сызықтық емес жағдайда, тірек векторлар әдісі _

• бірнеше гиперплан салады.

• жұмыс істей алмайды.

• үш өлшемді жағдайға өтеді.

Сызыққа жақын орналасқан нүктелерді​ _ деп атайды.

• алшақтық

• ерекшеліктер

• тірек векторлары

• гиперплан

Алшақтық мүмкіндігінше үлкен болса, соншалықты _ гиперплан болып саналады.

• оңтайланған

• оңтайланбаған

• классификатордың орташа қатесі жоғары

• жаман

SVM тиімділігі төмен

• Деректер сызықтық түрде бөлінеді

• Деректер шулы және қабаттасатын нүктелерді қамтиды

• Деректер таза және пайдалануға дайын