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Machine Learning

Total questions: 12

Worksheet time: 7mins

Name
Class
Date
1.

Beim überwachten Lernen sind die Daten gelabelt.

a)

Wahr

b)

Falsch

2.

Was ist das Ziel beim überwachten Lernen?

a)

Vorhersagen

b)

Beschreiben

3.

Was ist das Ziel beim unüberwachten Lernen?

a)

Vorhersagen

b)

Beschreiben

4.

Wie nennen wir die Menge von Objekten, um die es geht?

a)

Merkmale

b)

Lernverfahren

c)

Population

d)

Modell

5.

Wie nennen wir die Methode, mit der eine Funktion gefunden wird, die Objekten einen Ausgabewert zuordnet?

a)

Merkmale

b)

Lernverfahren

c)

Population

d)

Modell

6.

Wie nennen wir das Lernergebnis; die gelernte Funktion?

a)

Merkmale

b)

Lernverfahren

c)

Population

d)

Modell

7.

Beobachtung x; Label y.


Wann spricht man von Klassifikation?

a)

y quantitativ

b)

y > 100

c)

y qualitativ

d)

y < 5

8.

Beobachtung x; Label y.


Wann spricht man von Regression?

a)

y quantitativ

b)

y > 100

c)

y qualitativ

d)

y < 5

9.

Die Aufteilung unserer vorliegenden Daten in welche Mengen kann uns dabei helfen die Qualität des Modells zu beurteilen?

a)

Outputmenge

b)

Ergebnismenge

c)

Testmenge

d)

Lernmenge

10.

Welche Algorithmen haben wir zur Aufteilung in Lern- und Testmenge kennengelernt?

a)

leave-one-out

b)

Kreuzvalidierung

c)

Butterfly-Testing

d)

Unit Validation

11.

Welches Maß gibt den Anteil der korrekt als positiv klassifizierten Ergebnisse an der Gesamtheit der als positiv klassifizierten Ergebnisse an?

a)

Recall

b)

Sensitivität

c)

Precision

d)

Genauigkeit

12.

Welche der Antworten ist Recall?

a)
b)