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.
- Version 1:
- 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.