Машинное обучение

Вычисление оценки скользящего контроля на каждом объекте выглядит следующим образом:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

$LOO(h,X^l) = \sum_{i=1}^l(a_h(x_i;X^l \diagdown \{x_i\})-y_i)^2 \to \min_h$

$w_i(x) = K(\frac {\rho (x, x_i)}{h(x)})$

$a_i:=a_h(x_i;X^l \diagdown \{x_i\})=\frac{\sum_{j=1, j \ne i}^i y_j \gamma_j K(\frac{\rho(x_i,x_j)}{h(x_i)})}{\sum_{j=1, j \ne i}^l \gamma_j K(\frac{\rho(x_i,x_j)}{h(x_i)})}$

(Верный ответ)

$h_k(x)=\rho (x,x^{k+1})$

Похожие вопросы

Формула скользящего контроля с исключением объектов по одному выглядит:

Как определяется функционал полного скользящего контроля?

Эмпирический риск - это средняя потеря на одном объекте.

Что, из ниже перечисленного характеризует эффективное вычисление информативности с применением формулы Стирлинга?

Как выглядит гессиан функционала Q в точке

$\alpha^t$

Какой алгоритм на каждом шаге отбирает целые популяции?

Как называется метод, который позволял вычислять градиент, при котором каждый градиентный шаг выполняется за число операций, лишь немногим больше, чем при обычном вычислении сети на одном объекте?

Будет ли алгоритм допускать ошибку на объекте

, если

Будет ли алгоритм допускать ошибку на объекте

, если

В какой из выборок

является гистограммой значений для оценки плотности: