Машинное обучение

<<- Назад к вопросам

Как будет выглядеть формула вероятности, когда переобученность превышает допустимый порог
$\epsilon$
?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

$P_{err}(\mu) = P x^l, x \{I(\mu(X^l),x)=1\}$

;

$P_{\epsilon}(\mu) = E_{x^2} Q_{\epsilon}(\mu, X^2)$

$P_{err}(\mu) = E_{x^2}Q_c(\mu, X^l)$

;

$P_{\epsilon}(\mu) = P_{x^l, x^k}\{\delta(\mu, X^l, X^k) > \epsilon\}$

;(Верный ответ)

Похожие вопросы

Как будет выглядеть формула вероятности ошибки в интерпретации обобщающей способности метода

$\mu$

, если взять матожидание по выборке

X^l

от функционала

Q_с

?

Перейти

Как будет выглядеть формула вероятности ошибки в интерпретации обобщающей способности метода

$\mu$

?

Перейти

Как определить функционал в качестве вероятности частоты ошибок на контроле превышающее заданное число

$\epsilon \in [0,1]$

?

Перейти

В формуле совместной плотности

p(x,y) = p(x) P(y|x) = P(y)p(x|y)

функцией априорной вероятности класса

будет функция:

Перейти

В формуле совместной плотности

p(x,y) = p(x) P(y|x) = P(y)p(x|y)

функцией апостеорной вероятности класса

будет функция:

Перейти

Как будет выглядеть градиент функционала Q в точке

$\alpha^t$

?

Перейти

Оценка расстояния между двух распределений с помощью статистики

- квадрат будет выглядеть:

Перейти

Если известны

P_y = P(y)

и

P_y(x) = p(x|y)

, и

$\lambda_{yy} = 0$

, а

$\lambda_{ys} = \lambda_y$

для всех

,

$s \in Y$

, то минимум среднего риска

R(a)

достигается при:

Перейти

Как будет называться предикат

$\varphi(x)$

, если

$E_c(\varphi,X^l) \le \varepsilon$

и

$D_c(\varphi, X^l) \ge \delta$

при заданных достаточно малом

$\varepsilon$

и достаточно большом

$\delta$

из отрезка [0,1]?

Перейти

Разделяющая поверхность

$\{ x \in X | \lambda_y P_y p_y(x)=\lambda_s P_s p_s (x) \}$

квадратичная для всех

,

$s \in Y, y \ne s$

будет вырождена в линейную, если:

Перейти