1. Quyidagilardan qaysi biri trening namunasiga tegishli? ma'lumotlar tasnifi
Download 134.28 Kb.
|
ML Test 3-modul
|
1. Quyidagilardan qaysi biri trening namunasiga tegishli? ma'lumotlar tasnifi javoblari ma'lum bo'lgan ob'ektlar funksiyani yechish algoritmi darajaga ko'ra xususiyatning tartibini aniqlash 2. Mashinali o'qitishda ma'lumotlar qanday nomlanadi? matritsalar, ob'ektlar, belgilar algoritm funktsiya belgilar 3. Tasniflash vazifasi: sinflarga bo'lingan ob'ektlar to'plami bir yoki bir nechta xususiyatlarning ob'ektga ta'sirini o'rganish darajaga ko'ra xususiyatning tartibini aniqlash javoblari ma'lum bo'lgan ob'ektlar 4. Regressiya muammosi: sinflarga bo'lingan ob'ektlar to'plami bir yoki bir nechta xususiyatlarning ob'ektga ta'sirini o'rganish darajaga ko'ra xususiyatning tartibini aniqlash javoblari ma'lum bo'lgan ob'ektlar 5. Reyting vazifasi: sinflarga bo'lingan ob'ektlar to'plami bir yoki bir nechta xususiyatlarning ob'ektga ta'sirini o'rganish darajaga ko'ra xususiyatning tartibini aniqlash 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: qayta tayyorlash empirik xavf muvofiqlik balli 11. To'g'ri ta’rifni tanlang. sinf - bu ma'lum bir qiymatga ega bo'lgan barcha ob'ektlar to'plami. regressiya masalalarida haqiqiy javob butun son yoki raqamli vektor hisoblanadi. masalalarni tartiblashda javoblar darhol sinflar to'plami bo'yicha olinadi. yetarlicha silliq chegaraga ega bo'lgan minimal hajmli maydonlar reyting muammolarining asosiy tarkibiy qismidir 12. Quyidagi vazifalardan qaysi biri tasniflash vazifalariga tegishli? davolashning eng nomaqbul usulini aniqlash; kasallikning boshlanishi va natijasini aniqlash; qarz oluvchining kreditga layoqatliligini baholash; xulosa chiqarish vazifalarini qidirish 13. Quyidagi vazifalardan qaysi biri tartibli vazifalar hisoblanadi? spamni aniqlash xulosa chiqarish vazifalarini qidirish; davolashning eng nomaqbul usulini aniqlash; 14. Quyidagi vazifalardan qaysi biri prognozlash vazifalari hisoblanadi? kuchli zilzilalar sanasini matematik bashorat qilish; kasallikning davomiyligi va natijasini aniqlash; spamni aniqlash; 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? reyting muammolari bo'yicha tadqiqotlar tasniflash muammolarini o'rganish model ma'lumotlarini o'rganish 19. Qaysi turdagi eksperimental tadqiqot muayyan amaliy muammoni hal qilishga yoki "zaif joylarni" aniqlashga qaratilgan? reyting muammolari bo'yicha tadqiqotlar haqiqiy ma'lumotlar bo'yicha tadqiqotlar model ma'lumotlarini o'rganish 20. Quyidagilardan qaysi biri eksperimental tadqiqot turiga kirmaydi? reyting muammolari bo'yicha tadqiqotlar haqiqiy ma'lumotlar bo'yicha tadqiqotlar 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? Jarayonlarni tushunish Analitik yondashuv Modellash Ma’lumotlarni tayyorlash 67. Loyihani tayyorlashning ikkinchi bosqichi nima? Jarayonlarni tushunish Analitik yondashuv Modellash Ma’lumotlarni tayyorlash 68. Loyihani tayyorlashning uchinchi bosqichi nima? Jarayonlarni tushunish Analitik yondashuv Ma’lumotlarga qo‘yilgan talablar Ma’lumotlarni tayyorlash 69. Ma’lumotlarga qo‘yilgan talablar bosqichidan keyin qaysi boshqich keladi? Ma’lumotlarni yig‘ish Analitik yondashuv Modellash Ma’lumotlarni tayyorlash 70. Ma’lumotlarni yig‘ish bosqichidan keyin qaysi boshqich keladi? Ma’lumotlarni talqin qilish Analitik yondashuv Modellash Ma’lumotlarni tayyorlash 71. Ma’lumotlarni talqin qilish bosqichidan keyin qaysi boshqich keladi? Ma’lumotlarni talqin qilish Analitik yondashuv Modellash Ma’lumotlarni tayyorlash 72. Ma’lumotlarni tayyorlash bosqichidan keyin qaysi boshqich keladi? Ma’lumotlarni talqin qilish Analitik yondashuv Modellash Ma’lumotlarni tayyorlash 73. Loyihani ishga tushirish bosqichidan oldin qaysi boshqich keladi? Ma’lumotlarni talqin qilish Analitik yondashuv Modelni baholash Ma’lumotlarni tayyorlash 74. Modelni baholash bosqichidan keyin qaysi boshqich keladi? Ma’lumotlarni talqin qilish Analitik yondashuv Loyihani ishga tushirish bosqichi Ma’lumotlarni tayyorlash 75. Loyihaning eng oxirgi bosqichi? Ma’lumotlarni talqin qilish Analitik yondashuv Fikr-mulohazalar tahlili Ma’lumotlarni tayyorlash 76. 100, 250, 300, 350, 400 sonlarining o‘rtacha qiymati nimaga teng? 300 280 400 350 76. 100, 250, 300, 350, 400 sonlarining median qiymati nimaga teng? 300 280 400 350 77. Model aniqligida qanday xatoliklar mavjud? O‘rtacha absolyut xatolik, o‘rtacha kvadrat xatolik O‘rtacha absolyut xatolik, O‘rtacha matematik xatolik O‘rtacha absolyut xatolik, O‘rtacha nisbiy xatolik O‘rtacha absolyut xatolik, O‘rtacha arifmetik xatolik 78. Xatoliklardagi h(x) nimani ifodalydi? Asl qiymat Bashorat Ayirma Berilgan ma’lumot 79. Xatoliklardagi y(i) nimani ifodalydi? Asl qiymat Bashorat Ayirma Berilgan ma’lumot 80. Xatoliklardagi m nimani ifodalydi? Asl qiymat Bashorat Ayirma Berilgan ma’lumotlar soni 81. Xatoliklardagi x(i) nimani ifodalydi? Asl qiymat Bashorat Ayirma Berilgan ma’lumotlar 82. Pythonda grafiklar bilan ishlash uchun eng mashhur kutubxonalar bu … kutubxonalaridir. matplotlib va seaborn numpy va pandas sklearn va seaborn keras va matplotlib 83. matplotlib kutubxonasi qanday chaqiriladi? import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pyplot as pt import matplotlib.piplot as plt 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? Linewidth Linestyle Color Alpha 85. Grafiklarning turli parametrlarini o'zgartirish yordamida uning tashqi ko'rinishini ham o'zgartirish mumkin: chiziq stili qanday o‘zgartiriladi? Linewidth Linestyle Color Alpha 86. Grafiklarning turli parametrlarini o'zgartirish yordamida uning tashqi ko'rinishini ham o'zgartirish mumkin: chiziq rangi qanday o‘zgartiriladi? Linewidth Linestyle Color Alpha 87. Grafiklarning turli parametrlarini o'zgartirish yordamida uning tashqi ko'rinishini ham o'zgartirish mumkin: chiziq shaffofligi qanday o‘zgartiriladi? Linewidth Linestyle Color Alpha 88. Grafikda qalinligi 2, yuluq chiziq qilib qanday chiziladi? linewidth=2.0, line linewidth=2, line linewidth=2.0, line linewidth=2, line 89. Grafik hajmini 10, 4 qilib qanday o'zgartiriladi? plt.figure(size=(10,4)) plt.figure(figsize=(10,4)) plt.figure(shape=(10,4)) plt.figure(length=(10,4)) 90. Grafikka “talaba” nomi qanday qo‘yiladi? plt.titul(‘talaba’) plt.title(‘talaba’) plt.name(‘talaba’) plt.nom(‘talaba’) 91. Grafikni faylga saqlab olish qanday amalga oshiriladi? plt.savefig() plt.savefile() plt.savefigure() plt.savefilename() 92. Saqlangan rasm qanday ochiladi? from IPython.display import Img from IPython.display import Ima from IPython.display import Jpg from IPython.display import Image 93. Agar seaborn kutubxonasi o'rnatilmagan bo'lsa qanday o’rnatiladi? !pip install seaborn import seaborn as sns !pip install sns import seaborn as seans 94. Berilgan datsetni boshidan 10 ta faylni ekranga chiqarish qanday amalga oshiriladi? df.head(10) df.shape(10) df.size(10) df.len(10) 95. Berilgan datsetni o‘lchamini (nechta ustun, nechta qator) ekranga chiqarish qanday amalga oshiriladi? df.head() df.shape() df.size() df.len() 96. seaborn da chiziqli grafik chizish uchun qaysi metodga murojaat qilamiz? .lineplot() .snsplot() .displot() .hisplot() 97. x o'qidagi yozuvlarni 90 gradusga aylantirish qanday amalga oshiriladi? plt.xticks(rotate=90) plt.xticks(rotation=90) plt.xticks(round=90) plt.xticks(rotational=90) 98. seabornda ustunli diagramma chizish uchun qaysi metodga murojaat qilamiz? .barplot() .snsplot() .displot() .hisplot() 99. Pandasda df shaklini o'zgratirish uchun qanday funksiyalardan foydalanishimiz mumkin? reshape yoki melt reshape va shape reshape va size reshape va length 100. Qaysi funksiya jadvlani eniga uzundan bo'yiga uzun holatga olib kelishda qo'llaniladi? melt variable value label 101. Guruhlangan ustunli grafik chizish uchun qaysi metoddan foydalanamiz? .catplot .snsplot() .displot() .hisplot() 102. Qaysi plot yordamida ma'lumotlar qanchalik tarqoq ekanini kuzatishimiz mumkin? Scatter plot Displot Hisplot Kdeplot 103. Grafikdagi to'gri chiziq nima deb ataladi va x va y o'qlardagi qiymatlar o'rtasidagi bog’liqlikni ko'rsatadi? regressiya chizig'i (regression line) korrelyatsiya chizig’I (correlatsion line) dioganal chizig'i (diogonal line) taqsimot chizig'i (distribution line) 104. subplots funksiyasi nechta obyekt qaytaradi? 2 3 4 1 105. ML ga tayyorlashda ma’lumot nimalarga ajraladi? Train/test set Train set Test set Train split 106. ML ga tayyorlashda qaysi kutubxonani chaqirish orqali train va test setga ajratiladi? sklearn.model_selection pandas numpy matplotlib 107. ML ga tayyorlashda sklearn.model_selection kutubxonasining qaysi funksiyasini import qilish orqali train va test setga ajratiladi? train_test_split train_test_space train_test_import train_test_print 108. KNeighborsClassifier funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi? sklearn.neighbors sklearn.classifier sklearn.knn sklearn.kneigh 109. DecisionTreeClassifier funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi? sklearn.tree sklearn.neighbors sklearn.ensemble sklearn.preprocessing 110. RandomForestClassifier funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi? sklearn.neighbors sklearn.ensemble sklearn.preprocessing sklearn.model_selection 111. LabelEncoder funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi? sklearn.neighbors sklearn.ensemble sklearn.preprocessing sklearn.model_selection 112. classification_report funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi? sklearn.metrics sklearn.neighbors sklearn.ensemble sklearn.model_selection 113. confusion_matrix funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi? sklearn.metrics sklearn.neighbors sklearn.ensemble sklearn.model_selection 114. StandardScaler funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi? sklearn.neighbors sklearn.ensemble sklearn.preprocessing sklearn.model_selection 115. Data datasetda matnli ustunlar qanday songa o'tkaziladi? encoded = pd.get_dummies(data) encoded = pd.get_dumies(data) encoded = pd.get_dummy(data) encoded = pd.getdummes(data) 116. Modelni yaratishda x_train va y_train bilan qanday jarayon amalga oshiriladi? LR_model = LogisticRegression() LR_model.fit(X_train, y_train) LR_model = LogisticRegression() LR_model.transform(X_train, y_train) LR_model = LogisticRegression() LR_model.minmaxScaler(X_train, y_train) 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? sklearn.neighbors sklearn.ensemble sklearn.cluster sklearn.model_selection 131. make_blobs funksiyasi qaysi kutubxonadan chaqiriladi? sklearn.neighbors sklearn.ensemble sklearn.datasets sklearn.model_selection 132. Tasodifiy nuqtalar klasterini yaratish uchun qaysi funksiyasidan foydalanamiz? make_blobs KMeans n_clusters n_init 133. KMeans funksiyasi sentrodilarni tanlash usuli qaysi parametr qabul qiladi? init n_init n_clusters labels 134. KMeans funksiyasi klastertlar soni qaysi parametr qabul qiladi? init n_init n_clusters labels 135. KMeans funksiyasi algoritmni necha marta ishga tushirish kerakligini qaysi parametr qabul qiladi? init n_init n_clusters labels 136. Scatterplotda turli rangdagi nuqtalarni hosil qiladigan guruhlash o'zgaruvchisi? Hue Style Palette Size 137. Scatterplotda turli o'lchamdagi nuqtalarni ishlab chiqaradigan guruhlash o'zgaruvchisi? Hue Style Palette Size 138. Scatterplotda guruhlash o'zgaruvchisi bo’lib, turli belgilar bilan nuqtalarni hosil qiluvchi o’zgaruvchi? Hue Style Palette Size 139. Scatterplotda rang semantikasini xaritalashda foydalaniladigan ranglarni tanlash usuli? Hue Style Palette Size 140. Pandas.melt da Identifikator o'zgaruvchilari sifatida foydalanish uchun ustun(lar)? Id_vars Value_vars Var_name Value_name 141. Pandas.melt da tuple, list, or ndarray, optional kabilarga ega parametr? Id_vars Value_vars Var_name Value_name 142. Pandas.melt da "O'zgaruvchi" ustuni uchun foydalaniladigan nom qaysi parameter orqali qo’yiladi? Id_vars Value_vars Var_name Value_name 143. Pandas.melt da "Qiymat" ustuni uchun foydalaniladigan nom qaysi parametr orqali qo’yiladi? Id_vars Value_vars Var_name Value_name 144. DataFrame sifatida elektron jadval uslubidagi pivot jadval yaratuvchi funksiya? Pivot_table DataFrame.melt DataFrame.pivot DataFrame.explode 145. DataFrameda bir xil metod funksiyasi? Pivot_table DataFrame.melt DataFrame.pivot DataFrame.explode 146. Berilgan indeks/ustun qiymatlari bo'yicha tashkil etilgan DataFrame formatini qaytaruvchi funksiya? Pivot_table DataFrame.melt DataFrame.pivot DataFrame.explode 147. DataFrame-ni ro'yxatga o'xshash ustunlardan uzun formatga o'tkazuvchi funksiya? Pivot_table DataFrame.melt DataFrame.pivot DataFrame.explode 148. encoded = pd.get_dummies(data) kodi orqali qanday jarayon kuzatiladi? Data datasetida matnli ustunlar songa o'tkaziladi Data datasetda sonli ustunlar matnga o'tkaziladi Data datasetda sonli ustunlar belgilarga o'tkaziladi Data datasetda matnli ustunlar belgiga o'tkaziladi 149. Scatterplot yordamida ma’lumotni qanday grafik asosida ko’rish mumkin? Ma’lumotlar qanchalik tarqoq ekanini kuzatishimiz mumkin Guruhlangan ustunli grafik chizish mumkin ustunli diagramma chizish mumkin chiziqli grafik chizish mumkin 150. lineplot yordamida ma’lumotni qanday grafik asosida ko’rish mumkin? Ma’lumotlar qanchalik tarqoq ekanini kuzatishimiz mumkin Guruhlangan ustunli grafik chizish mumkin ustunli diagramma chizish mumkin 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 Download 134.28 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|