1. Какой тип машинного обучения является примером обучения с учителем? а) Кластеризация б) Регрессия в) Обучение без учителя г) Обучение с подкреплением 2. Какой алгоритм машинного обучения используется для классификации? а) K-Nearest Neighbors (KNN) б) Decision Tree в) Random Forest г) Support Vector Machine (SVM) 3. Какая функция используется для вычисления прогнозируемого значения в линейной регрессии? а) Сигмоид б) Stochastic Gradient Descent (SGD) в) Softmax г) Гиперболический тангенс 4. Назовите метод машинного обучения, который используется для уменьшения размерности данных? а) Кластеризация б) Principal Component Analysis (PCA) в) Главные компоненты регрессии (PCR) г) Ансамбль 5. Какая метрика оценки используется для классификаторов? а) Коэффициент детерминации (R^2) б) Mean Absolute Error (MAE) в) Root Mean Squared Error (RMSE) г) Accuracy 6. Какой метод используется для разбиения данных на обучающую и тестовую выборки? а) K-Nearest Neighbors (KNN) б) Логистическая регрессия в) Decision Tree г) Train-Test Split 7. Назовите метод машинного обучения, используемый для кластеризации данных? а) Регрессия б) Обучение без учителя в) Обучение с учителем г) Усиленное обучение 8. Какой метод машинного обучения используется для поиска гиперпараметров модели? а) Метод опорных векторов (SVM) б) Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) в) Случайный лес (Random Forest) г) Cross Validation