База ответов ИНТУИТ

Машинное обучение

<<- Назад к вопросам

Чтобы оценить качество алгоритмических операторов
Q(b; X^l, Y^l, W^l) = \sum_{i=1}^l w_i \tilde L (b(x_i), y_i)
надо:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)
Варианты ответа
инициализировать веса и отступы:
w_i:=1; M_i:=0
для всех
i=1,...,l_i
и пока не выполнится критерий останова, делать:
b_t:=\mu (X^l, Y^l, W^l)
и
M_i:=M_i+y_i b_t(x_i)
для всех
i=1,...,l
.
инициализировать веса
w:=1
для всех
i = 1,...,l
и пока не выполнен критерий останова выполнить
b_t:=M(X^l, Y^l, w^k)
;
в решающее правило С ввести функцию потерь в пространство оценок
L(b, y^*) = L(C(b), y^*)
;(Верный ответ)
Похожие вопросы
Плотность распределения на
X
имеет вид смеси
k
распределений
p(x) = \sum_{j=1}^k w_j p_j(x), \sum_{j=1}^k w_j = 1, w_j \ge 0
, где
w_j(x)
- это:
Плотность распределения на
X
имеет вид смеси
k
распределений
p(x) = \sum_{j=1}^k w_j p_j(x), \sum_{j=1}^k w_j = 1, w_j \ge 0
, где
p_j(x)
- это:
Если в корректирующей операции
b(x) = F(b_1(x),g_1(x),...,b_r(x), g_r(x)) = \sum_{t=1}^T gt(x) b_t(x)
функция
gt(x)
принимает только два значения
\{0,1\}
, то множество всех
x \in X
, для которых
gt(x) = 1
, называется:
Если в корректирующей операции
b(x) = F(b_1(x),...,b_r(x)) = \sum_{t=1}^T \alpha_t b_t(x)
, параметры
\alpha_t
неотрицательны и нормированы,
\sum_{t=1} \alpha_t = 1
, то композиция называется:
Верно ли, что любая непрерывная функция n аргументов на единичном кубе
[0,1]^n
представлена в виде суперпозиции непрерывных функций одного аргумента и операции сложения:
f(x^1,x^2,...,x^n)=\sum_{k=1}^{2n+1}h_k(\sum_{i=1}^n \varphi_i k(x^i))
?
Следующая формула
a_h(x;X^l) = \frac{\sum_{i=1}^l y_iw_i(x)}{\sum_{i=1}^lw_i(x)} = \frac{\sum_{i=1}^ly_iK(\frac{\rho(x,x_i)}{h})}{\sum_{i=1}^lK(\frac{\rho(x,x_i)}{h})}
, называется:
Что означает запись
n = \sum_{d \in D} \sum_{w \in d} nd_w
?
Функционал
Q_{int}(\mu, X^l)
, характеризующий качество метода
\mu
по обучающей выборке
X^l
называют:
С помощью какой формулы можно оценить вероятность
P(y|b_j (x) = 1)
по неразмеченным данным
X^k
и линейной модели?
С помощью какой формулы можно оценить вероятность
P(y|b_j (x) = 1)
по размеченным данным
X^l
?