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Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
Subjects

Class 12 Artificial Intelligence - Part B Subject Specific Skills - Unit 4: AI with Orange Data Mining Tool Easy Quiz

Artificial Intelligence Part B Subject Specific Skills Unit 4: AI with Orange Data Mining Tool Easy Class 12 Level 8

Level 8 • 2/50 questions • 40 seconds per question.

Level readiness 2/50 Questions
Time Left 01:20 40 sec/question
RewardsCoins + XP
ModeClassic Quiz
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This level needs 48 more active questions. Admin panel me same class, subject, difficulty aur level_no 8 par question add karein.
Question 1 / 2 0 score
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Question 1/2 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 4: AI with Orange Data Mining Tool Class 12 Level 8

समूह बनाना किस प्रकार के अधिगम से जुड़ा है?

Clustering is related to which type of learning?

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Correct Answer

A. असुपरवाइज्ड लर्निंग (Unsupervised learning)

Explanation

Simple Explanation

क्लस्टरिंग में डेटा के उदाहरणों के साथ पहले से सही लेबल या उत्तर नहीं दिए जाते। एल्गोरिदम समान विशेषताओं वाले उदाहरणों को स्वयं समूहों में बाँटता है, इसलिए यह असुपरवाइज्ड लर्निंग का तरीका है। सुपरवाइज्ड लर्निंग में लेबलयुक्त डेटा आवश्यक होता है। परीक्षा में याद रखें: clustering में labels नहीं होते, जबकि classification में labels होते हैं। / In clustering, the examples are not provided with predefined correct labels or answers. The algorithm independently groups examples that have similar features, so clustering is an unsupervised learning method. Supervised learning requires labelled data. Exam tip: clustering uses unlabeled data, whereas classification uses labelled data.

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Question 2/2 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 4: AI with Orange Data Mining Tool Class 12 Level 8

झूठा नकारात्मक कब होता है?

When does false negative occur?

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Correct Answer

A. नकारात्मक बताया लेकिन वास्तविकता सकारात्मक थीPredicted negative but actual was positive

Explanation

Simple Explanation

झूठा नकारात्मक तब होता है जब मॉडल या परीक्षण परिणाम नकारात्मक बताए, जबकि वास्तविक स्थिति सकारात्मक हो। यह भ्रम-सारणी में False Negative (FN) है। विकल्प D झूठा सकारात्मक (False Positive) है, क्योंकि उसमें वास्तविक नकारात्मक स्थिति को सकारात्मक बताया जाता है। परीक्षा में याद रखें: FN = Predicted Negative, Actual Positive; ऐसे मामलों में वास्तविक सकारात्मक मामलों की पहचान छूट जाती है। / A false negative occurs when the model or test predicts a negative result even though the actual condition is positive. In a confusion matrix, this is represented as False Negative (FN). Option D is a false positive because it predicts positive when the actual condition is negative. Exam tip: remember FN as Predicted Negative, Actual Positive; it means a genuinely positive case was missed.

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