wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Machine Learning Pra UTS

Total questions: 20

Worksheet time: 11mins

Name
Class
Date
1.

Algoritma regresi yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi, dimana algoritma ini merupakan pengembangan dari algoritma linear regression adalah

a)

Linear Regression

b)

Logistic Regression

c)

Support vector Regressor

d)

K-Nearest Neighbor

e)

Naive Bayes

2.

Data yang didapat belum tentu dapat langsung dipakai, karena.... (pilihan lebih dari satu)

a)

Keadaan asal terpisah-pisah

b)

ketersediaan data tertutup

c)

Maksud dan tujuan berbeda

d)

Kehandalan berbeda

3.

sebuah cara mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan pada data diantaranya yang redundan, outliers, atau data kosong disebut dengan

a)

Data Transformation

b)

Feature Selesction

c)

Feature Engineering

d)

Dimentionality Reduction

e)

Data cleaning

4.

y = mx+c atau y = a+bx merupakan rumus terkenal daripada algoritma

a)

Decision Tree

b)

Neural Network

c)

Linear regression

d)

naive bayes

e)

k-nearest neighbor

5.

Sample data yang digunakan untuk melatih model machine learning disebut dengan

a)

Data Training

b)

Validation

c)

Data testing

d)

Matrix

e)

Evaluation

6.

Sebuah proses, cara, perbuatan atau menjadikan orang atau makhluk hidup belajar adalah pengertian dari

a)

Pembelajaran mesin

b)

Pembelajaran statistik

c)

Pembelajaran

d)

Pembelajaran Mendalam

e)

Pembelajaran bantuan

7.

Algoritma klasifikasi yang paling sederhana sehingga dijuluki sebagai algoritma yang malas yang mengklasifikasikan kasus baru berdasarkan similarity measure adalah

a)

K-NN

b)

Decision Tree

c)

Random Forest

d)

Logistic Regression

e)

Neural Netwok

8.

Berikut ini website sumber data daring diantaranya.... (pilihan lebih dari satu)

a)

UCI Machine Learning Repository

b)

Wikipedia

c)

Kaggle

d)

Badan Informasi Geospasial

e)

Web Portal

9.

Metode ini memilih fitur yang relevan tanpa bergantung pada jenis algoritma learning yang digunakan. Yaitu dengan cara mengukur relevansi sebuat fitur menggunakan bantuan uji statistik.

a)

Wrapper Feature Selection

b)

Filter Feature Selection

c)

Embedded Feature Selection

d)

Ensemble Feature Selection

e)

Widow Feature Selection

10.

Data yang digunakan untuk menguji performa suatu algoritma disebut dengan

a)

Data mentah

b)

Validasi

c)

Data Latih

d)

Metrik

e)

Data Uji

11.

Algoritma Supervised Learning dengan variable target berupa numerik diantaranya.... (pilihan lebih dari satu)

a)

Logistic Regression

b)

Linear Regression

c)

Naive Bayes

d)

Support Vector Regressor

e)

C4.5

12.

teknik untuk memprediksi masa depan dan atau menyimpulkan atau mendapatkan pengetahuan dari data secara rasional dan nonparanormal adalah pengertian dari

a)

Pembelajaran mesin

b)

Pembelajaran statistik

c)

pembelajaran mendalam

d)

Pembelajaran

e)

Pembelajaran dengan bantuan

13.

Algoritma ini dapat mengklasifikasi dengan cara menemukan hyperplane terbaik

a)

Decision Tree

b)

KNN

c)

Support Vector Machine

d)

Neural Network

e)

Naive Bayes

14.

Metode pemilihan fitur yang menggunakan pendekatan greedy searching dengan mengevaluasi model terhadap semua kombinasi fitur adalah

a)

Feature selection

b)

Filter Feature Selection

c)

Wrapper Feature Selection

d)

Embedded Feature Selection

e)

Ensemble Feature Selection

15.

Data yang digunakan untuk mengevaluasi model yang telah dilatih dengan training data adalah

a)

Underfitting

b)

Data Latih

c)

Overfitting

d)

Data Vallidasi

e)

Data uji

16.

Metode ensemble learning yang menggabungkan banyak model berbasis pohon keputusan untuk meningkatkan akurasi dan stabilitas prediksi adalah

a)

Decision Tree

b)

KNN

c)

Naive Bayes

d)

Random Forest

e)

Neural Network

17.

Metode pembelajaran mesin yang belajar dari kumpulan data berlaber dan kemudian digunakan untuk memprediksi peristiwa di masa depan yaitu

a)

Reinforcement Learning

b)

Supervised Learning

c)

Semi Supervised Learning

d)

Unsupervised Learning

e)

Deep Learning

18.

Metrik ukur yang digunakan untuk menghitung jarak antara dua vektor bernilai bilangan rill pada K-NN disebut dengan

a)

Minkowski Distance

b)

Euclidian Distance

c)

Greedy Searching

d)

Manhattan Distance

e)

distance measure

19.

Metode feature selection yang menggabungkan kelebihan filter dan wrapper disebut...

a)

Feature selection

b)

regressi lasso

c)

filter feature

d)

embedded feature

e)

wrapper feature

20.

Berikut ini yang termasuk algoritma klasifikasi diantaranya.... (pilihan lebih dari satu)

a)

Neural Network

b)

Logistic Regression

c)

Linear Regression

d)

K-Fold Cross Validation

e)

Support vector machine

Similar Resources on Wayground

Teknologi Jaringan Komputer dan Telekomunikasi

20 questions

Teknologi Jaringan Komputer dan Telekomunikasi

quiz

Worksheet

•

10th Grade - University

Ulangan Harian 1

15 questions

Ulangan Harian 1

quiz

Worksheet

•

9th Grade - University

Ulangan Internet Kelas 8.9

20 questions

Ulangan Internet Kelas 8.9

quiz

Worksheet

•

8th Grade - University

Pemanfaatan Google Drive untuk Siswa

15 questions

Pemanfaatan Google Drive untuk Siswa

quiz

Worksheet

•

11th Grade - University

LONG QUIZ MIS

20 questions

LONG QUIZ MIS

quiz

Worksheet

•

University

Uji Pengetahuan Teknologi Informasi

20 questions

Uji Pengetahuan Teknologi Informasi

quiz

Worksheet

•

12th Grade - University

Recap Handout 3 & 4

15 questions

Recap Handout 3 & 4

quiz

Worksheet

•

6th Grade - University

POST-TEST

15 questions

POST-TEST

quiz

Worksheet

•

University