Kuis Machine Learning

Apa yang menjadi dasar dari algoritma Naive Bayes?

• Kernel Function

• Teorema Naive

• K-Nearest Neighbour

• Teorema Bayes

Apa yang dimaksud dengan hyperplane dalam algoritma Support Vector Machine 2D?

• Sebuah garis

• Sebuah bidang

• Sebuah subruang

• Sebuah titik

Bagaimana cara kerja algoritma K-Nearest Neighbour dalam mengklasifikasikan objek?

• Mencari objek terdekat

• Menggunakan kernel function

• Menghitung probabilitas

• Mencari objek terjauh

Apa kelebihan dari algoritma Naive Bayes?

• Membutuhkan banyak data latih

• Bekerja dengan noise

• Efektif pada dataset besar

• Tidak prone to overfitting

Kernel yang default digunakan dalam Support Vector Machine adalah?

• Kernel Sigmoid

• Kernel RBF

• Kernel Polinomial

• Kernel Linear

Apa yang dilakukan SVM untuk memaksimalkan performa model?

• Maksimalkan margin

• Menggunakan kernel

• Mencari hyperplane

• Meminimalkan margin

Apa kelemahan utama dari algoritma Support Vector Machine?

• Efisien untuk dataset besar

• Tidak sensitif terhadap kernel

• Komputasi intensif

• Bekerja dengan noise

Apa yang dilakukan K-Nearest Neighbour setelah menghitung jarak?

• Klasifikasi objek baru

• Hitung probabilitas

• Identifikasi tetangga terdekat

• Menentukan nilai k

Algoritma yang menggunakan teknik probabilitas adalah ...

• Support Vector Machine

• Naive Bayes

• KNN

• Decision tree

Kelas yang diambil sebagai kelas berdasarkan prediksi Naive Bayes adalah sampel data yang memiliki ...

• Kesamaan terdekat

• Margin terjauh

• Margin terpendek

• Probabilitas tertinggi