Машинное обучение

<<- Назад к вопросам

Верно ли утверждение? Всякая оптимизация по неполной информации и избыточная сложность параметров приводит в переобучению.

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

Нет

Да(Верный ответ)

Похожие вопросы

Верно ли утверждение. Наивный байесовский классификатор может быть как параметрическим, так и непараметрическим.

Верно ли утверждение, что ёмкость семейства линейных решающих правил А равна размерности пространства n?

Верно ли следующее утверждение? Многие виды задач медицинской диагностики решаются задачами классификации.

Верно ли утверждение? Метод SG позволяет настраивать веса на избыточно больших выборках, за счет того, что случайной подвыборки может оказаться достаточно для обучения.

Верно ли утверждение. Функции правдоподобия принадлежат параметрическому семейству распределений

$\varphi(x;\Theta)$

и отличаются только значениями параметра

$p_j(x) = \varphi(x;\Theta)$

К чему приводит уменьшение параметра

$E_{max}$

при оптимизации сложности решающего списка?

Как называется алгоритм, который добавляет к набору G по одному признаку, каждый раз выбирая тот признак, который приводит к наибольшему уменьшению внешнего критерия?

К какому алгоритму относится недостаток настройки двух параметров

$C, \gamma$

Что будет называться в параметрическом семействе отображений:

, вектором параметров?