3. निम्नलिखित में से कौन सा पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम नहीं है?
a) K-मीन्स b) नैवे बेयस c) वर्गीकरण समस्याओं के लिए SVM d) निर्णय वृक्ष
a) K-मीन्स b) नैवे बेयस c) वर्गीकरण समस्याओं के लिए SVM d) निर्णय वृक्ष
Anonymous Quiz
21%
A
29%
b
34%
C
16%
D
❤2
4. छवियों को पहचानने जैसे कार्यों के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करने का मुख्य लाभ क्या है?
Anonymous Quiz
22%
a) उन्हें अन्य विधियों की तुलना में कम प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है।
30%
b) उन्हें अन्य मॉडलों की तुलना में समझाना और समझना आसान है।
21%
c) वे डेटा से जटिल विवरण स्वयं सीख सकते हैं।
27%
d) वे तेजी से काम करते हैं और कम्प्यूटेशनल रूप से अधिक कुशल होते हैं।
5. बाइनरी वर्गीकरण समस्या के लिए कौन सा एल्गोरिदम सबसे उपयुक्त है?
a) K-निकटतम पड़ोसी b) निर्णय वृक्ष c) रैंडम फ़ॉरेस्ट d) रैखिक प्रतिगमन
a) K-निकटतम पड़ोसी b) निर्णय वृक्ष c) रैंडम फ़ॉरेस्ट d) रैखिक प्रतिगमन
Anonymous Quiz
31%
A
30%
B
21%
C
18%
D
👏1
👍1
👍1🖕1
🖕1
❤1
❤1