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Reducción de dimensionalidad

Quiz by PAULA ANDREA PEREZ TORO

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20 questions
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  • Q1
    Una variable nominal se define como:
    Dos tipos especificos de valores categoricos
    Valores categoricos que no obedecen a una clasificación
    Valores continuos sin una clasificación intrinseca
    120s
  • Q2
    Una variable dicotomica se define como:
    Valores ordinales con significado intrinseco
    Variables categoricas restringidas a 2 posibles valores
    Valores categoricos que no obedecen a una clasificacion
    120s
  • Q3
    Las caracteristicas transformadas al reducir la dimensionalidad, estrictamente tienen la misma interpretación que las originales:
    Verdadero
    Falso
    120s
  • Q4
    ¿Cual es una ventaja de la reducción de la dimensionalidad?
    Combate la maldición de la dimensionalidad
    La transformación provee la misma interpretacion que las caracteristicas originales
    Incremento del espacio de caracteristicas
    120s
  • Q5
    ¿Que ventaja provee la reducción de la dimensionalidad?
    Incremento en la complejidad
    Incremento del espacio de caracteristicas
    Provee más potencial discriminante
    120s
  • Q6
    Señale cual es una ventaja de la reduccion de la dimensionalidad
    Minimiza el potencial discriminante
    Reduce la complejidad
    El espacio transformado tiene la misma interpretación que el original
    120s
  • Q7
    ¿Porque posiblemente puede aparecer la maldición de la dimensionalidad?
    Existe un espacio dimensional muy grande
    Al añadir caracteristicas hay un incremento exponencial en el volumen de datos
    Todas las anteriores
    Tendremos muy pocas muestras a comparacion de la cantidad de caracteristicas
    120s
  • Q8
    Señales cuando probablemente ocurriria la maldicion de la dimensionalidad
    Ninguna de las anteriores
    El incremento exponencial en el volumen al añadis caracteristicas es muy pequeño
    Existe un espacio dimensional muy grande
    120s
  • Q9
    Si a Kel le gusta la soda de naranja ¿Que seria mas dificil para el sistema?
    Escoger entre 200 sodas diferentes de naranaja
    Escoger entre 10 sodas de diferente sabor
    120s
  • Q10
    Si a mi sobrinito lo mandan a pintar un arbol, y necesita pintar el tronco del arbol. ¿Que seria mas facil para el sistema?
    Escoger entre 100 distinto tipos de colores cafes
    Escoger entre 15 colores diferentes
    120s
  • Q11
    Señales cual es una suposición de LDA
    Los datos siguen un distribucion gausiana
    Los datos no tienen necesidad de seguir una distribucion especifica
    Los datos deben de seguir una distribucion binomial
    120s
  • Q12
    ¿Cual de estas dos opciones no es una suposicion del LDA?
    Cada contribucion de la clase tendra la misma varianza
    Los datos no deben cumplir una distribucion normal
    120s
  • Q13
    Un objetivo del LDA es:
    Maximizar la dispersion intra-clase
    Minimizar la separación entre clases
    Maximizar la separacion entre clases
    120s
  • Q14
    En LDA, buscamos:
    Minimizar la dispersion inter-clase y maximizar la dispersion intra-clase
    Minimizar la dispersion inter-clase y minimizar la dispersion intra-clase
    Maximizar la dispersion inter-clase y maximizar la dispersion intra-clase
    Minimizar la dispersion intra-clase y maximizar la dispersion inter-clase
    120s
  • Q15
    LDA es un metodo:
    Supervisado
    No supervisado
    120s

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