Lista delle Domande

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ID Domanda Risposte Risposta Esatta Azioni
271 Con quali tecniche si gestiscono i missing value?
  • 1)
    Data cleaning
  • 2)
    Data Transformation
  • 3)
    Data Reduction
  • 4)
    Nessuna delle altre alternative
 1
296 Con riferimento agli algoritmi di clustering, quali delle seguenti affermazioni è falsa?
  • 1)
    Non ci sono classi predefinite, l'apprendimento del modello non avviene utilizzando esempi etichettati
  • 2)
    È sempre noto a priori il numero di cluster da cercare
  • 3)
    Gli algoritmi di clustering aspirano a trovare gruppi nei dati in modo tale che la somiglianza dei dati all'interno dello stesso gruppo sia alta e sia bassa per punti appartenenti a gruppi diversi.
  • 4)
    Gli algoritmi di clustering possono essere utilizzati per la compressione dei dati
 2
327 Con riferimento all'algoritmo FP-growth, quante scansioni del database vengono effettuate per la generazione dell'FP-tree?
  • 1)
    Due
  • 2)
    Una sola
  • 3)
    Tante quanti sono gli item frequenti
  • 4)
    Non serve scansionare il database
 1
329 Con riferimento all'algoritmo FP-growth, cosa viene fatto durante la seconda scansione nella fase di generazione dell'FP-tree?
  • 1)
    1), Si identificano tutti gli itemset frequenti dal database, 2) Si crea una lista L degli itemset frequenti ordinati secondo il loro supporto o frequenza
  • 2)
    Si crea effettivamente l'albero
  • 3)
    1), Si identificano tutti gli 1-temset frequenti dal database, 2) Si crea una lista L degli 1-itemset frequenti ordinati secondo il loro supporto o frequenza
  • 4)
    1), Si identificano tutti gli itemset frequenti dal database, 2) Si crea una lista L degli itemset frequenti ordinati secondo la loro confidenza
 3
330 Con riferimento all'algoritmo FP-growth, cosa viene fatto nei primi due passi della generazione dell'FP-tree?
  • 1)
    1), Si identificano tutti gli 1-temset frequenti dal database, 2) Si crea una lista L degli 1-itemset frequenti ordinati secondo il loro supporto o frequenza
  • 2)
    1), Si identificano tutti gli itemset frequenti dal database, 2) Si crea una lista L degli itemset frequenti ordinati secondo la loro confidenza
  • 3)
    1), Si identificano tutti gli itemset frequenti dal database, 2) Si crea una lista L degli itemset frequenti ordinati secondo il loro supporto o frequenza
  • 4)
    1), Si identificano tutti gli 1-temset frequenti dal database, 2) Si crea una lista L degli 1-itemset frequenti ordinati secondo la loro confidenza
 3
332 Con riferimento all'algoritmo FP-growth, che filosofia si utilizza per la generazione degli itemset frequenti?
  • 1)
    Si segue un approccio top-down: si parte ad esplorare l'albero dei pattern frequenti a partire dalla radice verso le foglie
  • 2)
    Nessuna delle altre alternative
  • 3)
    Si segue un approccio bottom-up: si parte ad esplorare l'albero dei pattern frequenti a partire dalle foglie verso la radice
  • 4)
    Si segue un approccio random: si parte ad esplorare l'albero dei pattern frequenti a caso
 3
345 Con riferimento agli alberi di decisione, che filosofia si utilizza per la generazione della classe stimata?
  • 1)
    Si segue un approccio bottom-up: si parte ad esplorare l'albero a partire dalle foglie verso la radice
  • 2)
    Nessuna delle altre alternative
  • 3)
    Si segue un approccio random: si parte ad esplorare l'albero a caso
  • 4)
    Si segue un approccio top-down: si parte ad esplorare l'albero dalla radice verso le foglie
 4
349 Con che tipo di attributi lavora il classificatore ID3?
  • 1)
    Nominali
  • 2)
    Numerici
  • 3)
    Stringhe
  • 4)
    Nessuna delle altre alternative
 1
366 Con riferimento ai classificatori basati su regole, cosa è la copertura di una regola?
  • 1)
    Frazione delle istanze nel database che soddisfano antecedente e conseguente rispetto alla copertura
  • 2)
    Nessuna delle altre alternative
  • 3)
    Frazione delle istanze che hanno portato alla generazione della regola
  • 4)
    Frazione delle istanze nel database che soddisfano l'antecedente
 4
367 Con riferimento ai classificatori basati su regole, cosa è l'accuratezza di una regola?
  • 1)
    Frazione delle istanze nel database che soddisfano antecedente e conseguente rispetto alla copertura
  • 2)
    Frazione delle istanze che hanno portato alla generazione della regola
  • 3)
    Nessuna delle altre alternative
  • 4)
    Frazione delle istanze nel database che soddisfano l'antecedente
 1
368 Con riferimento ai classificatori basati su regole, cosa sono le regole mutuamente esclusive?
  • 1)
    Un insieme di regole R è detto mutuamente esclusivo se esiste una regola per ogni combinazione di valori degli attributi
  • 2)
    Un insieme di regole R è detto mutuamente esclusivo se nessuna coppia di regole può essere attivata da più di due istanze
  • 3)
    Un insieme di regole R è detto mutuamente esclusivo se nessuna coppia di regole può essere attivata dalla stessa istanza
  • 4)
    Nessuna delle altre alternative
 3
369 Con riferimento ai classificatori basati su regole, cosa sono le regole esaustive?
  • 1)
    Nessuna delle altre alternative
  • 2)
    Un insieme di regole R ha una copertura esaustiva se nessuna coppia di regole può essere attivata dalla stessa istanza
  • 3)
    Un insieme di regole R ha una copertura esaustiva se nessuna coppia di regole può essere attivata da più di due istanze
  • 4)
    Un insieme di regole R ha una copertura esaustiva se esiste una regola per ogni combinazione di valori degli attributi
 4