Computer Fundamentals — MCQ Practice

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📚 2941 Questions 🌐 Hindi + English ✅ Free
भाषा / Language:
2941 questions
1516
EN + हिं Medium
GB ROC curve plots?
IN आरओसी वक्र प्लॉट?
A
Precision vs Recall परिशुद्धता बनाम स्मरण
B
True Positive Rate vs False Positive Rate at various thresholds विभिन्न सीमाओं पर सच्ची सकारात्मक दर बनाम झूठी सकारात्मक दर
C
Accuracy vs Loss सटीकता बनाम हानि
D
Training vs Validation loss प्रशिक्षण बनाम सत्यापन हानि
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) ROC (Receiver Operating Characteristic) curve plots TPR (sensitivity) vs FPR (1-specificity) at various thresholds.
व्याख्या (हिन्दी) आरओसी (रिसीवर ऑपरेटिंग कैरेक्टरिस्टिक) वक्र विभिन्न थ्रेशोल्ड पर टीपीआर (संवेदनशीलता) बनाम एफपीआर (1-विशिष्टता) प्लॉट करता है।
1517
EN + हिं Medium
GB AUC (Area Under ROC Curve) of 1.0 means?
IN 1.0 का AUC (आरओसी कर्व के अंतर्गत क्षेत्र) का मतलब है?
A
Random classifier यादृच्छिक वर्गीकरणकर्ता
B
Perfect classifier उत्तम वर्गीकारक
C
50% accuracy 50% सटीकता
D
No discriminative ability कोई भेदभाव करने की क्षमता नहीं
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) AUC=1.0 is a perfect classifier; AUC=0.5 is no better than random guessing.
व्याख्या (हिन्दी) AUC=1.0 एक आदर्श वर्गीकरणकर्ता है; AUC=0.5 यादृच्छिक अनुमान लगाने से बेहतर नहीं है।
1518
EN + हिं Medium
GB K-fold cross-validation partitions data into?
IN के-फ़ोल्ड क्रॉस-वैलिडेशन विभाजन डेटा में?
A
K training sets के प्रशिक्षण सेट
B
K folds — train on K-1, validate on 1, repeat K times K फोल्ड्स - K-1 पर ट्रेन करें, 1 पर मान्य करें, K बार दोहराएं
C
K test sets only केवल K परीक्षण सेट
D
One train and test set एक ट्रेन और परीक्षण सेट
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) K-fold CV divides data into K equal parts, cycling each as validation set while training on remaining K-1.
व्याख्या (हिन्दी) के-फोल्ड सीवी डेटा को के समान भागों में विभाजित करता है, शेष के-1 पर प्रशिक्षण के दौरान प्रत्येक को सत्यापन सेट के रूप में चक्रित करता है।
1519
EN + हिं Medium
GB Which ML algorithm is based on Bayes' theorem?
IN कौन सा एमएल एल्गोरिदम बेयस प्रमेय पर आधारित है?
A
SVM एसवीएम
B
Naïve Bayes classifier नाओवे बेयस क्लासिफायरियर
C
K-means कश्मीर साधन
D
Neural network तंत्रिका नेटवर्क
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Naïve Bayes applies Bayes' theorem with 'naive' assumption of feature independence for classification.
व्याख्या (हिन्दी) नैवे बेयस वर्गीकरण के लिए फीचर स्वतंत्रता की 'भोली' धारणा के साथ बेयस प्रमेय को लागू करता है।
1520
EN + हिं Medium
GB Support Vector Machine (SVM) finds?
IN सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) मिलती है?
A
Mean of data डेटा का माध्य
B
Maximum margin hyperplane separating classes अधिकतम मार्जिन हाइपरप्लेन अलग करने वाली कक्षाएं
C
Nearest neighbor निकटतम पड़ोसी
D
Cluster centers क्लस्टर केंद्र
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) SVM finds the hyperplane that maximizes the margin (distance) between classes in feature space.
व्याख्या (हिन्दी) एसवीएम हाइपरप्लेन ढूंढता है जो फीचर स्पेस में कक्षाओं के बीच मार्जिन (दूरी) को अधिकतम करता है।
1521
EN + हिं Medium
GB Kernel trick in SVM allows?
IN एसवीएम में कर्नेल ट्रिक अनुमति देती है?
A
Faster training तेज़ प्रशिक्षण
B
Non-linear classification by mapping data to higher-dimensional space डेटा को उच्च-आयामी स्थान पर मैप करके गैर-रेखीय वर्गीकरण
C
Memory optimization मेमोरी अनुकूलन
D
Feature reduction सुविधा में कमी
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Kernel functions implicitly map data to higher dimensions where it becomes linearly separable.
व्याख्या (हिन्दी) कर्नेल फ़ंक्शन डेटा को उच्च आयामों पर मैप करता है जहां यह रैखिक रूप से अलग हो जाता है।
1522
EN + हिं Medium
GB Random forest is an ensemble of?
IN रैंडम वन किसका समूह है?
A
SVMs एसवीएम
B
Decision trees trained on random subsets with feature randomness निर्णय वृक्षों को फीचर यादृच्छिकता के साथ यादृच्छिक उपसमुच्चय पर प्रशिक्षित किया गया
C
Neural networks तंत्रिका - तंत्र
D
K-means clusters K-मतलब क्लस्टर
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Random forest builds many decision trees on random data subsets with random feature selection for each split.
व्याख्या (हिन्दी) रैंडम फ़ॉरेस्ट प्रत्येक विभाजन के लिए यादृच्छिक सुविधा चयन के साथ यादृच्छिक डेटा सबसेट पर कई निर्णय वृक्ष बनाता है।
1523
EN + हिं Medium
GB Boosting ensemble method?
IN बूस्टिंग एन्सेम्बल विधि?
A
Trains models in parallel independently स्वतंत्र रूप से समानांतर में मॉडलों को प्रशिक्षित करता है
B
Trains models sequentially, each correcting previous model's errors मॉडलों को क्रमिक रूप से प्रशिक्षित करता है, प्रत्येक पिछले मॉडल की त्रुटियों को ठीक करता है
C
Uses a single model एकल मॉडल का उपयोग करता है
D
Always uses decision trees हमेशा निर्णय वृक्ष का उपयोग करता है
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Boosting trains weak learners sequentially, with each model focusing on examples misclassified by previous models.
व्याख्या (हिन्दी) बूस्टिंग कमजोर शिक्षार्थियों को क्रमिक रूप से प्रशिक्षित करता है, प्रत्येक मॉडल पिछले मॉडल द्वारा गलत वर्गीकृत किए गए उदाहरणों पर ध्यान केंद्रित करता है।
1524
EN + हिं Medium
GB XGBoost is based on?
IN XGBoost किस पर आधारित है?
A
Random forest बेतरतीब जंगल
B
Gradient boosted decision trees with regularization नियमितीकरण के साथ ग्रेडिएंट ने निर्णय वृक्षों को बढ़ावा दिया
C
SVM एसवीएम
D
Neural networks तंत्रिका - तंत्र
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) XGBoost (Extreme Gradient Boosting) is an efficient, regularized gradient boosting framework using decision trees.
व्याख्या (हिन्दी) XGBoost (एक्सट्रीम ग्रेडिएंट बूस्टिंग) डिसीजन ट्री का उपयोग करके एक कुशल, नियमित ग्रेडिएंट बूस्टिंग फ्रेमवर्क है।
1525
EN + हिं Medium
GB PCA (Principal Component Analysis) is used for?
IN PCA (प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस) का उपयोग किसके लिए किया जाता है?
A
Classification वर्गीकरण
B
Dimensionality reduction by finding principal variance directions प्रमुख विचरण दिशाओं को खोजकर आयामीता में कमी
C
Clustering क्लस्टरिंग
D
Regression वापसी
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) PCA transforms data into principal components (directions of maximum variance) for dimensionality reduction.
व्याख्या (हिन्दी) पीसीए आयामीता में कमी के लिए डेटा को प्रमुख घटकों (अधिकतम विचरण की दिशा) में बदल देता है।
1526
EN + हिं Medium
GB t-SNE is used for?
IN टी-एसएनई का उपयोग किसके लिए किया जाता है?
A
Classification वर्गीकरण
B
High-dimensional data visualization in 2D/3D 2डी/3डी में उच्च-आयामी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
C
Regression वापसी
D
Feature engineering फ़ीचर इंजीनियरिंग
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) visualizes high-dimensional data in 2D/3D.
व्याख्या (हिन्दी) टी-एसएनई (टी-डिस्ट्रिब्यूटेड स्टोचैस्टिक नेबर एंबेडिंग) 2डी/3डी में उच्च-आयामी डेटा की कल्पना करता है।
1527
EN + हिं Medium
GB DBSCAN clustering algorithm?
IN DBSCAN क्लस्टरिंग एल्गोरिदम?
A
Requires specifying K clusters K क्लस्टर निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है
B
Discovers clusters of arbitrary shape based on density घनत्व के आधार पर मनमाने आकार के समूहों की खोज करता है
C
Only finds spherical clusters केवल गोलाकार गुच्छे मिलते हैं
D
Is supervised देखरेख की जाती है
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering) finds clusters of arbitrary shape based on point density, handling outliers.
व्याख्या (हिन्दी) DBSCAN (घनत्व-आधारित स्थानिक क्लस्टरिंग) आउटलेर्स को संभालते हुए, बिंदु घनत्व के आधार पर मनमाने आकार के समूहों को ढूंढता है।
1528
EN + हिं Medium
GB Hierarchical clustering produces?
IN पदानुक्रमित क्लस्टरिंग उत्पन्न करता है?
A
K clusters only केवल K क्लस्टर
B
Dendrogram — tree showing cluster merges at different distances डेंड्रोग्राम - क्लस्टर को दर्शाने वाला पेड़ अलग-अलग दूरी पर विलीन हो जाता है
C
Single cluster एकल क्लस्टर
D
Graph structure ग्राफ़ संरचना
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Hierarchical clustering creates a dendrogram showing how clusters merge (agglomerative) or split (divisive).
व्याख्या (हिन्दी) पदानुक्रमित क्लस्टरिंग एक डेंड्रोग्राम बनाती है जो दिखाती है कि क्लस्टर कैसे विलय (एग्लोमेरेटिव) या विभाजित (विभाजनकारी) होते हैं।
1529
EN + हिं Medium
GB Autoencoder is used for?
IN ऑटोएनकोडर का उपयोग किसके लिए किया जाता है?
A
Supervised classification पर्यवेक्षित वर्गीकरण
B
Unsupervised feature learning, dimensionality reduction, anomaly detection बिना पर्यवेक्षित सुविधा सीखना, आयामीता में कमी, विसंगति का पता लगाना
C
Regression only केवल प्रतिगमन
D
Reinforcement learning सुदृढीकरण सीखना
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Autoencoders learn compressed representations (encoder) and reconstruction (decoder) in unsupervised manner.
व्याख्या (हिन्दी) ऑटोएनकोडर बिना पर्यवेक्षित तरीके से संपीड़ित अभ्यावेदन (एनकोडर) और पुनर्निर्माण (डिकोडर) सीखते हैं।
1530
EN + हिं Medium
GB GAN (Generative Adversarial Network) consists of?
IN GAN (जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क) से मिलकर बनता है?
A
Encoder and decoder एनकोडर और डिकोडर
B
Generator (creates fake data) and Discriminator (detects fakes) competing जेनरेटर (नकली डेटा बनाता है) और डिस्क्रिमिनेटर (नकली डेटा का पता लगाता है) प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं
C
Encoder and classifier एनकोडर और क्लासिफायरियर
D
Two classifiers दो वर्गीकरणकर्ता
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) GAN: Generator creates realistic samples; Discriminator distinguishes real from fake — adversarial training.
व्याख्या (हिन्दी) GAN: जेनरेटर यथार्थवादी नमूने बनाता है; विवेचक असली को नकली से अलग करता है - प्रतिकूल प्रशिक्षण।
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