TU Wien:Business Intelligence VU (Tjoa)/Test 1, 24.11.2016

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Insgesamt waren 50p. zu erreichen, wobei 30p. aus MC-Fragen bestanden, 10p. aus offenen Fragen und 10p. für eine Berechnung.

  • MC Part (30p.)
    • Bestand aus 15 Fragen mit jeweils zwei Antwortmöglichkeiten (wahr/falsch)
    • Pro richtig beantworteter Frage gabe es 2p.
    • Für jede falsch beantwortete Frage -1p.
    • Für jede unbeantwortete Frage 0p.
  • Offene Fragen (10p.)
    • Version 1:
      • Was ist Lazy Learning? Bsp. für einen Lazy Learner? Charakteristik eines prädestinierten Datensets für Lazy Learning?
      • Average und Complete Distance Measure zw. zwei Clustern aufzeichnen.
    • Version 2:
      • (6p.)3 Varianten für Scaling aufzählen und Eigenschaften beschreiben. Wann kann welches der Verfahren eingesetzt werden?
      • (4p.)Average und Centroide Distance zw. zwei Clustern aufzeichnen.
  • Berechnung (10p.)
    • Trainings-Datenset mit etwa 15 Einträgen war gegeben
    • Mittels Naive Bayes Classifier einen neuen Eintrag klassifizieren (siehe Gupta Ch. 4.9)
    • Tipp: Falls händisches Dividieren und Multiplizieren bzw. Bruchrechnen schon eine Weile zurückliegt einen Taschenrechner mitnehmen zur Prüfung.