Машинное обучение

Как выглядет формула стресса в задаче многомерного шкалирования?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

$d_{ij}^2 = \sum_{d=1}^n (x_i^d - x_j^d)^2$

;

$a(x) = \sum_{m=1}^M v_m \frac{K(\rho(x,w_m))}{\sum_{S=1}^M K(\rho(x,w_s))}$

;

$S(X^l) = \sum_{(i,j) \in D} w_{ij} (d_{ij} - R_{ij})^2 \to min$

.(Верный ответ)

Похожие вопросы

При каком условии в субквадратичном алгоритме многомерного шкалирования все точки будут "скелетными"?

При каком n в карте сходства отображается результат многомерного шкалирования в виде плоского точечного графика?

От чего зависит функционал стресса

Формула гладкой аппроксимации имеет вид:

Формула восстановления смеси распределений может выглядеть как:

Формула параметрического оценивания плотности может выглядеть как:

Как формула подходит для абсолютного значения ошибки для задач регрессии?

Формула скользящего контроля с исключением объектов по одному выглядит:

Какая формула, из ниже перечисленных, позволяет организовать итерационный процесс?

Какое правило означает следующая формула

$w_m:=w_m + \eta (x_i - w_m) K(\rho(x_i, w_m))$