Машинное обучение

<<- Назад к вопросам

Как будет выглядеть градиент функционала Q в точке
$\alpha^t$
?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

$Q(\infty)$

$Q^t(\alpha^t)$

(Верный ответ)

$Q''(\alpha^t)$

$Q(\alpha, X^l)$

Похожие вопросы

Как выглядит гессиан функционала Q в точке

$\alpha^t$

?

Перейти

Как будет выглядеть формула вероятности ошибки в интерпретации обобщающей способности метода

$\mu$

, если взять матожидание по выборке

X^l

от функционала

Q_с

?

Перейти

Чему эквивалентна минимизация функционала

Q(a) = Q(F(b_1,...,b_t))

по базовому алгоритму

b_t

?

Перейти

Как будет выглядеть формула вероятности ошибки в интерпретации обобщающей способности метода

$\mu$

?

Перейти

Как будет выглядеть формула вероятности, когда переобученность превышает допустимый порог

$\epsilon$

?

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

Если выполнены условия: 1) выборка

X^m

простая, получена из плотности распределения

p(x)

; 2) ядро

K(z)

непрерывно, его квадрат ограничен:

$\int_x k^z (z)dz<\infty$

; 3) последовательность

h_m

такова, что

$\lim_{\limits {m \to \infty}} h_m = 0$

и

$\lim _{\limits{m \to \infty}} mh_m = \infty$

, тогда:

Перейти