Какие алгоритмы лучше работают на больших обучающих выборках?
Действительно ли, что беггинг работает лучше на больших обучающих выборках?
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? Метод SG позволяет настраивать веса на избыточно больших выборках, за счет того, что случайной подвыборки может оказаться достаточно для обучения.
Если алгоритмы a и a' допускают ошибки на одних и тех же объектах, то их называют:
В каком методе базовые алгоритмы обучаются на различных подмножествах признакового описания, которые выделяются случайным образом?
Алгоритмы
и
неразличимы на выборке
, если:
Какие объекты называются опорными?
Какие объекты являются опорными?
Какие объекты называются нарушителем?
