1. Quyidagilardan qaysi biri trening namunasiga tegishli? ma'lumotlar tasnifi



Yüklə 208 Kb.
tarix19.05.2023
ölçüsü208 Kb.
#116764
ML Test 3-modul


1. Quyidagilardan qaysi biri trening namunasiga tegishli?

  1. ma'lumotlar tasnifi

  2. javoblari ma'lum bo'lgan ob'ektlar

  3. funksiyani yechish algoritmi

  4. darajaga ko'ra xususiyatning tartibini aniqlash

2. Mashinali o'qitishda ma'lumotlar qanday nomlanadi?

  1. matritsalar, ob'ektlar, belgilar

  2. algoritm

  3. funktsiya

  4. belgilar

3. Tasniflash vazifasi:

  1. sinflarga bo'lingan ob'ektlar to'plami

  2. bir yoki bir nechta xususiyatlarning ob'ektga ta'sirini o'rganish

  3. darajaga ko'ra xususiyatning tartibini aniqlash

  4. javoblari ma'lum bo'lgan ob'ektlar

4. Regressiya muammosi:

  1. sinflarga bo'lingan ob'ektlar to'plami

  2. bir yoki bir nechta xususiyatlarning ob'ektga ta'sirini o'rganish

  3. darajaga ko'ra xususiyatning tartibini aniqlash

  4. javoblari ma'lum bo'lgan ob'ektlar

5. Reyting vazifasi:

  1. sinflarga bo'lingan ob'ektlar to'plami

  2. bir yoki bir nechta xususiyatlarning ob'ektga ta'sirini o'rganish

  3. darajaga ko'ra xususiyatning tartibini aniqlash

  4. javoblari ma'lum bo'lgan ob'ektlar

6. Tasniflash muammolari uchun xato ko'rsatkichi sifatida nima xizmat qiladi?







7. Regressiya muammolari uchun xatoning mutlaq qiymatiga qaysi formula mos keladi?







8. Regressiya muammosi uchun kvadratik xato nima?







9. Empirik xavf - bu ob'ektga o'rtacha yo'qotish.
a) ha
b) yo’q
c) bo’lishi mumkin
10. Agar barcha ob'ektlarda o'rtacha yo'qotish bo'lsa, bu:

  1. qayta tayyorlash

  2. empirik xavf

  3. muvofiqlik balli

11. To'g'ri ta’rifni tanlang.

  1. sinf - bu ma'lum bir qiymatga ega bo'lgan barcha ob'ektlar to'plami.

  2. regressiya masalalarida haqiqiy javob butun son yoki raqamli vektor hisoblanadi.

  3. masalalarni tartiblashda javoblar darhol sinflar to'plami bo'yicha olinadi.

  4. yetarlicha silliq chegaraga ega bo'lgan minimal hajmli maydonlar reyting muammolarining asosiy tarkibiy qismidir

12. Quyidagi vazifalardan qaysi biri tasniflash vazifalariga tegishli?

  1. davolashning eng nomaqbul usulini aniqlash;

  2. kasallikning boshlanishi va natijasini aniqlash;

  3. qarz oluvchining kreditga layoqatliligini baholash;

  4. xulosa chiqarish vazifalarini qidirish

13. Quyidagi vazifalardan qaysi biri tartibli vazifalar hisoblanadi?

  1. spamni aniqlash

  2. xulosa chiqarish vazifalarini qidirish;

  3. davolashning eng nomaqbul usulini aniqlash;

14. Quyidagi vazifalardan qaysi biri prognozlash vazifalari hisoblanadi?

  1. kuchli zilzilalar sanasini matematik bashorat qilish;

  2. kasallikning davomiyligi va natijasini aniqlash;

  3. spamni aniqlash;

  4. xulosa chiqarish vazifalarini qidirish.

15. Quyidagi masalalardan qaysi biri 4-sinf tasniflash masalasidir?









16. Qaysi misol regressiyani tiklash muammosi uchun mos keladi?









17. Quyidagi vazifalardan qaysi biri tasniflash vazifalari hisoblanadi?









18. Eksperimental tadqiqotning qaysi turi o'qitish usuli parametrlari nimaga ta'sir qilishini tushunishdan iborat?

  1. reyting muammolari bo'yicha tadqiqotlar

  2. tasniflash muammolarini o'rganish

  3. model ma'lumotlarini o'rganish

19. Qaysi turdagi eksperimental tadqiqot muayyan amaliy muammoni hal qilishga yoki "zaif joylarni" aniqlashga qaratilgan?

  1. reyting muammolari bo'yicha tadqiqotlar

  2. haqiqiy ma'lumotlar bo'yicha tadqiqotlar

  3. model ma'lumotlarini o'rganish

20. Quyidagilardan qaysi biri eksperimental tadqiqot turiga kirmaydi?

  1. reyting muammolari bo'yicha tadqiqotlar

  2. haqiqiy ma'lumotlar bo'yicha tadqiqotlar

  3. model ma'lumotlarini o'rganish

21. Data Science nimalardan iborat?
A) Machine Learning, Deep Learning, Sun’iy intellekt
B) Unsupervised Learning, Supervised Learning
C) Reinforcement Learning, Sun’iy intellect
D) Data Science, Machine Learning
22. Machine Learning nima?
A) kompyuterlarni dasturlamagan holda o‘zini o‘zi o‘qitish imkoniyatini berish
B) haqiqiy ma'lumotlar bo'yicha tadqiqotlar
C) model ma'lumotlarini o'rganish
D) reyting muammolari bo'yicha tadqiqotlar
23. Machine Learning atamasi qachon kim tomonidan qo‘llanilgan?
A) Artur Samuel, 1959
B) Artur Simon, 1959
C) Stiv Jobs, 1986
D) Jorj Stiven, 1986
24. Model yaratish jarayoni nima deb ataladi?
A) Training
B) Learning
C) Teaching
D) Explaining
25. Machine Learning qanday muammolar uchun ishlatiladi?
A) doimiy o‘zgaruvchan muammolar
B) o‘zgarmaydigan muammolar
C) standartlashtirilgan razmetkaga ega bo‘lgan muammolar
D) lingvistik reprezentativligi muammosi
26. Machine Learning qanday muammolarni yechish uchun uchun ishlatiladi?
A) ko‘p qonun qoidalar va shartlar yozishni talab qiladigan muammolar
B) o‘zgarmaydigan muammolar
C) standartlashtirilgan razmetkaga ega bo‘lgan muammolar
D) lingvistik reprezentativligi muammosi
27. Machine Learningdan qanday muammolar yechishda foydalaniladi?
A) klassik usul bilan yechim topib bo‘lmaydigan muammolar
B) o‘zgarmaydigan muammolar
C) standartlashtirilgan razmetkaga ega bo‘lgan muammolar
D) lingvistik reprezentativligi muammosi
28. Quyidagilardan qaysi biri Machine Learning muammosi hisoblanadi?
A) katta o‘lchamdagi ma’lumotlardan yashirin mazmun va ma’nolarni topishga oid muammolar
B) o‘zgarmaydigan muammolar
C) standartlashtirilgan razmetkaga ega bo‘lgan muammolar
D) lingvistik reprezentativligi muammosi
29. Machine Learning turlari?
A) Unsupervised Learning, Supervised Learning, Reinforcement Learning
B) Machine Learning, Deep Learning, Sun’iy intellekt
C) Unsupervised Learning, Supervised Learning
D) Reinforcement Learning, Sun’iy intellect
30. Supervised Learning qanday muammolar uchun ishlatiladi?
A) Klassifikatsiya, Regressiya
B) Klassterlash, ma’lumot o‘lchamini kamaytirish
C) Qonuniyatlarni topish, anomal qiymatlarni topish
D) Klassifikatsiya, anomal qiymatlarni topish
31. Tavsiya tizimlari Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limida ishlatiladi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) Qonuniyatlarni topish
D) Anomal qiymatlarni topish
32. Yo‘naltirilgan marketing Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limida ishlatiladi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) Qonuniyatlarni topish
D) Anomal qiymatlarni topish
33. Mijozlarni guruhlash Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limida ishlatiladi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) Qonuniyatlarni topish
D) Anomal qiymatlarni topish
34. Katta ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limida ishlatiladi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) Qonuniyatlarni topish
D) Anomal qiymatlarni topish
35. Parametrlarni jamlash Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limida ishlatiladi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) Qonuniyatlarni topish
D) Anomal qiymatlarni topish
36. Ma’lumotlarni siqish Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limida ishlatiladi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) Qonuniyatlarni topish
D) Anomal qiymatlarni topish
37. K-Means Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limining algoritmi hisoblanadi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) Qonuniyatlarni topish
D) Anomal qiymatlarni topish
38. DBSCAN Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limining algoritmi hisoblanadi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) Qonuniyatlarni topish
D) Anomal qiymatlarni topish
39. Hierarchical Cluster Analysis Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limining algoritmi hisoblanadi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) Qonuniyatlarni topish
D) Anomal qiymatlarni topish
40. One-class SVM Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limining algoritmi hisoblanadi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) Qonuniyatlarni topish
D) Anomal qiymatlarni topish
41. Isolation Forest Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limining algoritmi hisoblanadi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) Qonuniyatlarni topish
D) Anomal qiymatlarni topish
42. Principal Component Analysis Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limining algoritmi hisoblanadi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) O‘lchamlarni kamaytirish
D) Anomal qiymatlarni topish
43. Kernel PCA Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limining algoritmi hisoblanadi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) O‘lchamlarni kamaytirish
D) Anomal qiymatlarni toppish
44. Apriori Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limining algoritmi hisoblanadi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) Qonuniyatlarni topish
D) Anomal qiymatlarni topish
45. Eclat Unsupervised Learning ning qaysi bo‘limining algoritmi hisoblanadi?
A) Klasterlash
B) Ma’lumotlar o‘lchamini kamaytirish
C) Qonuniyatlarni topish
D) Anomal qiymatlarni toppish
46. Semi-superised Learning nima?
A) qisman nazorat
B) nazorat ostida
C) nazoratsiz
D) to‘liq nazorat
47. k-Nearest Neighbors qaysi o’qitish algoritmi hisoblanadi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
48. Linear Regression qaysi o’qitish algoritmi hisoblanadi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
49. k-Nearest Neighbors qaysi o’qitish algoritmi hisoblanadi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
50. Logistic Regression qaysi o’qitish algoritmi hisoblanadi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
51. Support Vector Machines qaysi o’qitish algoritmi hisoblanadi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
52. Decision Trees qaysi o’qitish algoritmi hisoblanadi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
53. Random Forests qaysi o’qitish algoritmi hisoblanadi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
54. Neural Networks qaysi o’qitish algoritmi hisoblanadi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
55. Robot Navigation qaysi o’qitish tarkibiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
56. Real-time decisions qaysi o’qitish tarkibiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
57. Learning tasks qaysi o’qitish tarkibiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
58. Skill Acquisition qaysi o’qitish tarkibiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
59. Game AI qaysi o’qitish tarkibiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
60. Minglab tasvir va audio ishlash uchun millionlab ma’lumotlar talab etilishi qanday muammo hisoblanadi?
A) Yetarli ma’lumotlar to‘play olmaslik
B) Ma’lumotlar barcha mavjud variantlarni qamrab olmaslik
C) Sifatsiz ma’lumotlar
D) Muammoga aloqasi yo‘q parametrlar
61. Model bir tarafga og‘ib ketishi qanday muammo hisoblanadi?
A) Yetarli ma’lumotlar to‘play olmaslik
B) Ma’lumotlar barcha mavjud variantlarni qamrab olmaslik
C) Sifatsiz ma’lumotlar
D) Muammoga aloqasi yo‘q parametrlar
62. Xato, “shovqin” yoki noodatiy qiymatlar qanday muammo hisoblanadi?
A) Yetarli ma’lumotlar to‘play olmaslik
B) Ma’lumotlar barcha mavjud variantlarni qamrab olmaslik
C) Sifatsiz ma’lumotlar
D) Muammoga aloqasi yo‘q parametrlar
63. Parametrlarni xato tanlash qanday muammo hisoblanadi?
A) Yetarli ma’lumotlar to‘play olmaslik
B) Ma’lumotlar barcha mavjud variantlarni qamrab olmaslik
C) Sifatsiz ma’lumotlar
D) Muammoga aloqasi yo‘q parametrlar
64. Haddan tashqari moslashish bu - ?
A) Overfitting
B) Underfitting
C) Topfitting
D) Bottomfitting
65. Mos kelmaslik bu - ?
A) Overfitting
B) Underfitting
C) Topfitting
D) Bottomfitting
66. Loyihani tayyorlashning birinchi bosqichi nima?

  1. Jarayonlarni tushunish

  2. Analitik yondashuv

  3. Modellash

  4. Ma’lumotlarni tayyorlash

67. Loyihani tayyorlashning ikkinchi bosqichi nima?

  1. Jarayonlarni tushunish

  2. Analitik yondashuv

  3. Modellash

  4. Ma’lumotlarni tayyorlash

68. Loyihani tayyorlashning uchinchi bosqichi nima?

  1. Jarayonlarni tushunish

  2. Analitik yondashuv

  3. Ma’lumotlarga qo‘yilgan talablar

  4. Ma’lumotlarni tayyorlash

69. Ma’lumotlarga qo‘yilgan talablar bosqichidan keyin qaysi boshqich keladi?

  1. Ma’lumotlarni yig‘ish

  2. Analitik yondashuv

  3. Modellash

  4. Ma’lumotlarni tayyorlash

70. Ma’lumotlarni yig‘ish bosqichidan keyin qaysi boshqich keladi?

  1. Ma’lumotlarni talqin qilish

  2. Analitik yondashuv

  3. Modellash

  4. Ma’lumotlarni tayyorlash

71. Ma’lumotlarni talqin qilish bosqichidan keyin qaysi boshqich keladi?

  1. Ma’lumotlarni talqin qilish

  2. Analitik yondashuv

  3. Modellash

  4. Ma’lumotlarni tayyorlash

72. Ma’lumotlarni tayyorlash bosqichidan keyin qaysi boshqich keladi?

  1. Ma’lumotlarni talqin qilish

  2. Analitik yondashuv

  3. Modellash

  4. Ma’lumotlarni tayyorlash

73. Loyihani ishga tushirish bosqichidan oldin qaysi boshqich keladi?

  1. Ma’lumotlarni talqin qilish

  2. Analitik yondashuv

  3. Modelni baholash

  4. Ma’lumotlarni tayyorlash

74. Modelni baholash bosqichidan keyin qaysi boshqich keladi?

  1. Ma’lumotlarni talqin qilish

  2. Analitik yondashuv

  3. Loyihani ishga tushirish bosqichi

  4. Ma’lumotlarni tayyorlash

75. Loyihaning eng oxirgi bosqichi?

  1. Ma’lumotlarni talqin qilish

  2. Analitik yondashuv

  3. Fikr-mulohazalar tahlili

  4. Ma’lumotlarni tayyorlash

76. 100, 250, 300, 350, 400 sonlarining o‘rtacha qiymati nimaga teng?

  1. 300

  2. 280

  3. 400

  4. 350

76. 100, 250, 300, 350, 400 sonlarining median qiymati nimaga teng?

  1. 300

  2. 280

  3. 400

  4. 350

77. Model aniqligida qanday xatoliklar mavjud?

  1. O‘rtacha absolyut xatolik, o‘rtacha kvadrat xatolik

  2. O‘rtacha absolyut xatolik, O‘rtacha matematik xatolik

  3. O‘rtacha absolyut xatolik, O‘rtacha nisbiy xatolik

  4. O‘rtacha absolyut xatolik, O‘rtacha arifmetik xatolik

78. Xatoliklardagi h(x) nimani ifodalydi?

  1. Asl qiymat

  2. Bashorat

  3. Ayirma

  4. Berilgan ma’lumot

79. Xatoliklardagi y(i) nimani ifodalydi?

  1. Asl qiymat

  2. Bashorat

  3. Ayirma

  4. Berilgan ma’lumot

80. Xatoliklardagi m nimani ifodalydi?

  1. Asl qiymat

  2. Bashorat

  3. Ayirma

  4. Berilgan ma’lumotlar soni

81. Xatoliklardagi x(i) nimani ifodalydi?

  1. Asl qiymat

  2. Bashorat

  3. Ayirma

  4. Berilgan ma’lumotlar

82. Pythonda grafiklar bilan ishlash uchun eng mashhur kutubxonalar bu … kutubxonalaridir.

  1. matplotlib va seaborn

  2. numpy va pandas

  3. sklearn va seaborn

  4. keras va matplotlib

83. matplotlib kutubxonasi qanday chaqiriladi?

  1. import matplotlib.pyplot as plt

  2. import matplotlib.pyplot as pt

  3. import matplotlib.piplot as plt

  4. import matpotlib.piplot as plt

84. Grafiklarning turli parametrlarini o'zgartirish yordamida uning tashqi ko'rinishini ham o'zgartirish mumkin: chiziq qalinligi qanday o‘zgartiriladi?

  1. Linewidth

  2. Linestyle

  3. Color

  4. Alpha

85. Grafiklarning turli parametrlarini o'zgartirish yordamida uning tashqi ko'rinishini ham o'zgartirish mumkin: chiziq stili qanday o‘zgartiriladi?

  1. Linewidth

  2. Linestyle

  3. Color

  4. Alpha

86. Grafiklarning turli parametrlarini o'zgartirish yordamida uning tashqi ko'rinishini ham o'zgartirish mumkin: chiziq rangi qanday o‘zgartiriladi?

  1. Linewidth

  2. Linestyle

  3. Color

  4. Alpha

87. Grafiklarning turli parametrlarini o'zgartirish yordamida uning tashqi ko'rinishini ham o'zgartirish mumkin: chiziq shaffofligi qanday o‘zgartiriladi?

  1. Linewidth

  2. Linestyle

  3. Color

  4. Alpha

88. Grafikda qalinligi 2, yuluq chiziq qilib qanday chiziladi?

  1. linewidth=2.0, line

  2. linewidth=2, line

  3. linewidth=2.0, line

  4. linewidth=2, line

89. Grafik hajmini 10, 4 qilib qanday o'zgartiriladi?

  1. plt.figure(size=(10,4))

  2. plt.figure(figsize=(10,4))

  3. plt.figure(shape=(10,4))

  4. plt.figure(length=(10,4))

90. Grafikka “talaba” nomi qanday qo‘yiladi?

  1. plt.titul(‘talaba’)

  2. plt.title(‘talaba’)

  3. plt.name(‘talaba’)

  4. plt.nom(‘talaba’)

91. Grafikni faylga saqlab olish qanday amalga oshiriladi?

  1. plt.savefig()

  2. plt.savefile()

  3. plt.savefigure()

  4. plt.savefilename()

92. Saqlangan rasm qanday ochiladi?

  1. from IPython.display import Img

  2. from IPython.display import Ima

  3. from IPython.display import Jpg

  4. from IPython.display import Image

93. Agar seaborn kutubxonasi o'rnatilmagan bo'lsa qanday o’rnatiladi?

  1. !pip install seaborn

  2. import seaborn as sns

  3. !pip install sns

  4. import seaborn as seans

94. Berilgan datsetni boshidan 10 ta faylni ekranga chiqarish qanday amalga oshiriladi?

  1. df.head(10)

  2. df.shape(10)

  3. df.size(10)

  4. df.len(10)

95. Berilgan datsetni o‘lchamini (nechta ustun, nechta qator) ekranga chiqarish qanday amalga oshiriladi?

  1. df.head()

  2. df.shape()

  3. df.size()

  4. df.len()

96. seaborn da chiziqli grafik chizish uchun qaysi metodga murojaat qilamiz?

  1. .lineplot()

  2. .snsplot()

  3. .displot()

  4. .hisplot()

97. x o'qidagi yozuvlarni 90 gradusga aylantirish qanday amalga oshiriladi?

  1. plt.xticks(rotate=90)

  2. plt.xticks(rotation=90)

  3. plt.xticks(round=90)

  4. plt.xticks(rotational=90)

98. seabornda ustunli diagramma chizish uchun qaysi metodga murojaat qilamiz?

  1. .barplot()

  2. .snsplot()

  3. .displot()

  4. .hisplot()

99. Pandasda df shaklini o'zgratirish uchun qanday funksiyalardan foydalanishimiz mumkin?

  1. reshape yoki melt

  2. reshape va shape

  3. reshape va size

  4. reshape va length

100. Qaysi funksiya jadvlani eniga uzundan bo'yiga uzun holatga olib kelishda qo'llaniladi?

  1. melt

  2. variable

  3. value

  4. label

101. Guruhlangan ustunli grafik chizish uchun qaysi metoddan foydalanamiz?

  1. .catplot

  2. .snsplot()

  3. .displot()

  4. .hisplot()

102. Qaysi plot yordamida ma'lumotlar qanchalik tarqoq ekanini kuzatishimiz mumkin?

  1. Scatter plot

  2. Displot

  3. Hisplot

  4. Kdeplot

103. Grafikdagi to'gri chiziq nima deb ataladi va x va y o'qlardagi qiymatlar o'rtasidagi bog’liqlikni ko'rsatadi?

  1. regressiya chizig'i (regression line)

  2. korrelyatsiya chizig’I (correlatsion line)

  3. dioganal chizig'i (diogonal line)

  4. taqsimot chizig'i (distribution line)

104. subplots funksiyasi nechta obyekt qaytaradi?

  1. 2

  2. 3

  3. 4

  4. 1

105. ML ga tayyorlashda ma’lumot nimalarga ajraladi?

  1. Train/test set

  2. Train set

  3. Test set

  4. Train split

106. ML ga tayyorlashda qaysi kutubxonani chaqirish orqali train va test setga ajratiladi?

  1. sklearn.model_selection

  2. pandas

  3. numpy

  4. matplotlib

107. ML ga tayyorlashda sklearn.model_selection kutubxonasining qaysi funksiyasini import qilish orqali train va test setga ajratiladi?

  1. train_test_split

  2. train_test_space

  3. train_test_import

  4. train_test_print

108. KNeighborsClassifier funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi?

  1. sklearn.neighbors

  2. sklearn.classifier

  3. sklearn.knn

  4. sklearn.kneigh

109. DecisionTreeClassifier funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi?

  1. sklearn.tree

  2. sklearn.neighbors

  3. sklearn.ensemble

  4. sklearn.preprocessing

110. RandomForestClassifier funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi?

  1. sklearn.neighbors

  2. sklearn.ensemble

  3. sklearn.preprocessing

  4. sklearn.model_selection

111. LabelEncoder funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi?

  1. sklearn.neighbors

  2. sklearn.ensemble

  3. sklearn.preprocessing

  4. sklearn.model_selection

112. classification_report funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi?

  1. sklearn.metrics

  2. sklearn.neighbors

  3. sklearn.ensemble

  4. sklearn.model_selection

113. confusion_matrix funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi?

  1. sklearn.metrics

  2. sklearn.neighbors

  3. sklearn.ensemble

  4. sklearn.model_selection

114. StandardScaler funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi?

  1. sklearn.neighbors

  2. sklearn.ensemble

  3. sklearn.preprocessing

  4. sklearn.model_selection

115. Data datasetda matnli ustunlar qanday songa o'tkaziladi?

  1. encoded = pd.get_dummies(data)

  2. encoded = pd.get_dumies(data)

  3. encoded = pd.get_dummy(data)

  4. encoded = pd.getdummes(data)

116. Modelni yaratishda x_train va y_train bilan qanday jarayon amalga oshiriladi?

  1. LR_model = LogisticRegression()

LR_model.fit(X_train, y_train)

  1. LR_model = LogisticRegression()

LR_model.transform(X_train, y_train)

  1. LR_model = LogisticRegression()

LR_model.minmaxScaler(X_train, y_train)

  1. LR_model = LogisticRegression()

LR_model.metrics(X_train, y_train)
117. k-Nearest Neighbors mashinali o‘qitishning qaysi algoritmiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
118. Linear Regression mashinali o‘qitishning qaysi algoritmiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
119. k-Nearest Neighbors mashinali o‘qitishning qaysi algoritmiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
120. Logistic Regression mashinali o‘qitishning qaysi algoritmiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
121. Support Vector Machines mashinali o‘qitishning qaysi algoritmiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
122. Decision Trees mashinali o‘qitishning qaysi algoritmiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
123. Random Forests mashinali o‘qitishning qaysi algoritmiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
124. Neural Networks mashinali o‘qitishning qaysi algoritmiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
125. Robot Navigation mashinali o‘qitishning qaysi algoritmiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
126. Real-time decisions mashinali o‘qitishning qaysi algoritmiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
127. Learning tasks mashinali o‘qitishning qaysi algoritmiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
128. Skill Acquisition mashinali o‘qitishning qaysi algoritmiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
129. Game AI mashinali o‘qitishning qaysi algoritmiga kiradi?
A) Unsupervised Learning
B) Supervised Learning
C) Reinforcement Learning
D) Deep Learning
130. KMeans funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi?

  1. sklearn.neighbors

  2. sklearn.ensemble

  3. sklearn.cluster

  4. sklearn.model_selection

131. make_blobs funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi?

  1. sklearn.neighbors

  2. sklearn.ensemble

  3. sklearn.datasets

  4. sklearn.model_selection

132. Tasodifiy nuqtalar klasterini yaratish uchun qaysi funksiyasidan foydalanamiz?

  1. make_blobs

  2. KMeans

  3. n_clusters

  4. n_init

133. KMeans funksiyasi sentrodilarni tanlash usuli qaysi parametr qabul qiladi?

  1. init

  2. n_init

  3. n_clusters

  4. labels

134. KMeans funksiyasi klastertlar soni qaysi parametr qabul qiladi?

  1. init

  2. n_init

  3. n_clusters

  4. labels

135. KMeans funksiyasi algoritmni necha marta ishga tushirish kerakligini qaysi parametr qabul qiladi?

  1. init

  2. n_init

  3. n_clusters

  4. labels

136. Scatterplotda turli rangdagi nuqtalarni hosil qiladigan guruhlash o'zgaruvchisi?

  1. Hue

  2. Style

  3. Palette

  4. Size

137. Scatterplotda turli o'lchamdagi nuqtalarni ishlab chiqaradigan guruhlash o'zgaruvchisi?

  1. Hue

  2. Style

  3. Palette

  4. Size

138. Scatterplotda guruhlash o'zgaruvchisi bo’lib, turli belgilar bilan nuqtalarni hosil qiluvchi o’zgaruvchi?

  1. Hue

  2. Style

  3. Palette

  4. Size

139. Scatterplotda rang semantikasini xaritalashda foydalaniladigan ranglarni tanlash usuli?

  1. Hue

  2. Style

  3. Palette

  4. Size

140. Pandas.melt da Identifikator o'zgaruvchilari sifatida foydalanish uchun ustun(lar)?

  1. Id_vars

  2. Value_vars

  3. Var_name

  4. Value_name

141. Pandas.melt da tuple, list, or ndarray, optional kabilarga ega parametr?

  1. Id_vars

  2. Value_vars

  3. Var_name

  4. Value_name

142. Pandas.melt da "O'zgaruvchi" ustuni uchun foydalaniladigan nom qaysi parameter orqali qo’yiladi?

  1. Id_vars

  2. Value_vars

  3. Var_name

  4. Value_name

143. Pandas.melt da "Qiymat" ustuni uchun foydalaniladigan nom qaysi parametr orqali qo’yiladi?

  1. Id_vars

  2. Value_vars

  3. Var_name

  4. Value_name

144. DataFrame sifatida elektron jadval uslubidagi pivot jadval yaratuvchi funksiya?

  1. Pivot_table

  2. DataFrame.melt

  3. DataFrame.pivot

  4. DataFrame.explode

145. DataFrameda bir xil metod funksiyasi?

  1. Pivot_table

  2. DataFrame.melt

  3. DataFrame.pivot

  4. DataFrame.explode

146. Berilgan indeks/ustun qiymatlari bo'yicha tashkil etilgan DataFrame formatini qaytaruvchi funksiya?

  1. Pivot_table

  2. DataFrame.melt

  3. DataFrame.pivot

  4. DataFrame.explode

147. DataFrame-ni ro'yxatga o'xshash ustunlardan uzun formatga o'tkazuvchi funksiya?

  1. Pivot_table

  2. DataFrame.melt

  3. DataFrame.pivot

  4. DataFrame.explode

148. encoded = pd.get_dummies(data) kodi orqali qanday jarayon kuzatiladi?

  1. Data datasetida matnli ustunlar songa o'tkaziladi

  2. Data datasetda sonli ustunlar matnga o'tkaziladi

  3. Data datasetda sonli ustunlar belgilarga o'tkaziladi

  4. Data datasetda matnli ustunlar belgiga o'tkaziladi

149. Scatterplot yordamida ma’lumotni qanday grafik asosida ko’rish mumkin?

  1. Ma’lumotlar qanchalik tarqoq ekanini kuzatishimiz mumkin

  2. Guruhlangan ustunli grafik chizish mumkin

  3. ustunli diagramma chizish mumkin

  4. chiziqli grafik chizish mumkin

150. lineplot yordamida ma’lumotni qanday grafik asosida ko’rish mumkin?

  1. Ma’lumotlar qanchalik tarqoq ekanini kuzatishimiz mumkin

  2. Guruhlangan ustunli grafik chizish mumkin

  3. ustunli diagramma chizish mumkin

  4. chiziqli grafik chizish mumkin

151. Seaborn kutubxonasida ma'lumotlar matnini qanday ko'rsatish mumkin?
a) load_dataset()
b) read_csv()
c) load_text()
d) import_data()
152. Seaborn kutubxonasi statistik ko'rsatkichlarini ta'minlash uchun qaysi kutubxonalardan foydalanadi?
a) NumPy va Pandas
b) Scikit-learn va TensorFlow
c) Matplotlib va Pyplot
d) Requests va BeautifulSoup
153. Seaborn kutubxonasida yaratilgan o'zgaruvchilar grafiklarda qaysi atribut orqali ko'rsatiladi?
a) hue
b) color
c) style
d) size
154. Seaborn kutubxonasi o'zining o'zida ma'lumotlar bazasini qanday saqlaydi?
a) CSV faylida
b) SQL databazada
c) NumPy massivida
d) JSON faylida
155. Seaborn kutubxonasi yordamida qanday statistik grafiklar yaratiladi?
a) Pie chart
b) Bar chart
c) Line chart
d) Heatmap
156. Seaborn kutubxonasida yaratilgan grafiklarni saqlash uchun qanday funksiya mavjud?
a) save_graph()
b) save_fig()
c) save_chart()
d) save_plot()
157. Seaborn kutubxonasida qanday histogrammalar yaratiladi?
a) distplot()
b) histplot()
c) barplot()
d) scatterplot()
158. Seaborn kutubxonasida yaratilgan grafiklarni qanday kamaytirish mumkin?
a) plt.show()
b) plt.hide()
c) plt.close()
d) plt.reduce()
159. Seaborn kutubxonasida qaysi funksiya ma'lumotlar matnini chiqaradi?
a) print_data()
b) show_data()
c) describe()
d) info()
160. Seaborn kutubxonasida qanday scatterplotlar yaratiladi?
a) scatterplot()
b) lineplot()
c) regplot()
d) boxplot()
161. Matplotlib kutubxonasida grafik yaratish uchun kerakli modullar qaysi?
a) pyplot va seaborn
b) pandas va numpy
c) tkinter va urllib
d) math va os
162. Matplotlib kutubxonasi yordamida yaratilgan grafikni qanday saqlash mumkin?
a) plt.save()
b) plt.write()
c) plt.show()
d) plt.export()
163. Matplotlib kutubxonasi yordamida qaysi shaklda grafik chizish mumkin?
a) Line, bar va histogram
b) Circle, rectangle va triangle
c) Polygon, ellipse va arc
d) Spline, bezier va B-spline
164. Matplotlib kutubxonasida yaratilgan grafikning ranglarini qanday o'zgartirish mumkin?
a) set_colors()
b) set_palette()
c) set_style()
d) set_theme()
165.Matplotlib kutubxonasi yordamida qanday histogramma yaratiladi?
a) scatter()
b) hexbin()
c) contour()
d) hist()
166. Matplotlib kutubxonasida qanday pie chart yaratiladi?
a) pie()
b) scatter()
c) hexbin()
d) hist()
167. Supervised learning nima?
a) Ma'lumotlarni tahlil qilish texnologiyasi
b) Ma'lumotlarni o'rganish texnologiyasi
c) Ma'lumotlarni namoyish qilish texnologiyasi
d) Ma'lumotlarni sinash texnologiyasi
168. Supervised learning yordamida nima qilinishi mumkin?
a) Sinovdan o'tgan algoritmlarni o'rganish
b) Yangi algoritm yaratish
c) Ma'lumotlarni tasniflash va aniqlovchi funksiyani aniqlash
d) Ma'lumotlarni namoyish qilish va tahlil qilish
169. Supervised learning qaysi maqsadlarga erishishda foydalaniladi?
a) Sinovlar va tahlil qilish
b) Tasniflash va aniqlovchi funksiyalarni yaratish
c) Ma'lumotlarni o'rganish va sinash
d) Ma'lumotlarni namoyish qilish va tasniflash
170. Supervised learningning 2 xil turi nima?
a) Regression va clustering
b) Regression va classification
c) Classification va clustering
d) Classification va recognition
171. Supervised learningda foydalaniladigan ma'lumotlar qanday turlarga bo'linadi?
a) Text va audio
b) Image va video
c) Audio va image
d) Text va image
172. Modelni sinash uchun ma'lumotlar qanday yuzaga keladi?
a) Test set
b) Training set
c) Validation set
d) Barchasi to'g'ri
173. Modelning xatoligi nima deyiladi?
a) Bias
b) Overfitting
c) Underfitting
d) Standard deviation
174. Linear regression nima?
a) Sinovdan o'tgan algoritmlar
b) Ma'lumotlarni tahlil qilish usullari
c) Ma'lumotlar orasidagi aloqani aniqlash usullari
d) Model o'rgatish usullari
175. Linearni regressiyani qanday aniqlash mumkin?
a) Ma'lumotlarning yig'indisini aniqlash orqali
b) Ma'lumotlarning yig'indisi va standard deviasi orqali
c) Ma'lumotlarning ortasini va variancisini orqali
d) Ma'lumotlar orasidagi aloqani aniqlash orqali
176. Linear regressiya uchun qanday model yaratish mumkin?
a) Polynomial model
b) Logarithmic model
c) Exponential model
d) Hamma variantlar to'g'ri
177. Linear regressiya uchun modellar yordamida foydalanish uchun ma'lumotlar qanday turlarda bo'lishi kerak?
a) Categorial
b) Continous
c) Categorial va Continous
d) Null
178. Linear regressiya uchun ma'lumotlar qanday turlarda bo'lishi mumkin?
a) Text
b) Image
c) Audio
d) Numerical
179. Linearni regressiya uchun modelning xatoligini qanday aniqlash mumkin?
a) Root Mean Squared Error (RMSE)
b) Mean Absolute Error (MAE)
c) Maximum Error
d) RMSE va MAE
180. Linearni regressiya uchun ma'lumotlar uchun qanday metodlardan foydalanish mumkin?
a) Support Vector Machines (SVMs)
b) K-Nearest Neighbors (KNN)
c) Linear Regression
d) KNN va Linear Regression
181. Linearni regressiya uchun normalizatsiya nima uchun kerak?
a) Modelning samarasini ko'paytirish uchun
b) Modelning yechimini aniqlash uchun
c) Modelning ishonch darajasini yuksaltirish uchun
d) Ma'lumotlarning ko'nikmalarini olib tashlash uchun
182. Non-linear regressiya uchun modelning xatoligini qanday aniqlash mumkin?
a) Root Mean Squared Error (RMSE)
b) Mean Absolute Error (MAE)
c) Maximum Error
d) RMSE va MAE
183. Non-linear regressiya uchun ma'lumotlar qanday turlarda bo'lishi kerak?
a) Categorial
b) Continous
c) Categorial va Continous
d) Null
184. Non-linear regressiya uchun ma'lumotlar qanday turlarda bo'lishi mumkin?
a) Text
b) Image
c) Audio
d) Numerical
185. Non-linear regressiya uchun qanday model yaratish mumkin?
a) Polynomial model
b) Logarithmic model
c) Exponential model
d) Hamma variantlar to'g'ri
186. Non-linear regressiya uchun modelning yechimini qanday aniqlash mumkin?
a) Gradient Descent
b) Stochastic Gradient Descent
c) Normal Equation
d) Hamma variantlar to'g'ri
187. Non-linear regressiya uchun ma'lumotlarda o'zaro aloqani qanday aniqlash mumkin?
a) Correlation
b) Covariance
c) R-squared
d) Hamma variantlar to'g'ri
188. Non-linear regressiya uchun normalizatsiya nima uchun kerak?
a) Modelning samarasini ko'paytirish uchun
b) Modelning yechimini aniqlash uchun
c) Modelning ishonch darajasini yuksaltirish uchun
d) Ma'lumotlarning ko'nikmalarini olib tashlash uchun
189. Non-linear regressiya uchun Gradient Descent algoritmi qanday ishlaydi?
a) Modelning ko'nikmalarini topib, yechimni yaxlitlash uchun
b) Modelning samarasini aniqlab, yechimni aniqlash uchun
c) Modelni sinab ko'rish uchun
d) Ma'lumotlarning normalizatsiyasini o'tkazib chiqish uchun
190. Non-linear regressiya uchun ma'lumotlarda o'zaro aloqni aniqlash usullari qanday bo'ladi?
a) Polynomial Features
b) Normalization
c) Dimensionality Reduction
d) Normalization va Dimensionality Reduction
Yüklə 208 Kb.

Dostları ilə paylaş:




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

gir | qeydiyyatdan keç
    Ana səhifə


yükləyin