База ответов ИНТУИТ

Машинное обучение

<<- Назад к вопросам

Что представляет собой матрица
\tilde y_i = y_i \sqrt{(1-\sigma_i)/ \sigma_i}
?

(Ответ считается верным, если отмечены все правильные варианты ответов.)
Варианты ответа
взвешенную матрицу признаковых описаний объектов;
взвешенный вектор ответов.(Верный ответ)
диагональную матрицу весов объектов;
матрицу признаковых описаний объектов;
Похожие вопросы
Что представляет собой матрица
\tilde F = ГF
?
Что представляет собой матрица
F_{l\times n}=(f_i(x_i))
?
Какой алгоритм представляет функцию
a:X \to Y
, которая любому объекту
x \in X
ставит в соответствие метку кластера
y \in Y
?
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:
Есть гипотеза, где классы имеют
n
-мерные гауссовские плотности:
p_y(x) = N(x; \mu_y; \sum y) = \frac {e^{-\frac{1}{2}(x-\mu_y)^T \sum \limits_ {y}^{-1} (x-\mu_y) } }{\sqrt {(2\pi)^n det \sum_y}}
, где -
y \in Y
, то вектором матожидания класса
y \in Y
будет:
Есть гипотеза, где классы имеют
n
-мерные гауссовские плотности:
p_y(x) = N(x; \mu_y; \sum y) = \frac {e^{-\frac{1}{2}(x-\mu_y)^T \sum \limits_ {y}^{-1} (x-\mu_y) } }{\sqrt {(2\pi)^n det \sum_y}}
, где -
y \in Y
, то ковариационной матрицей класса
y \in Y
будет:
Если известны
P_y = P(y)
и
P_y(x) = p(x|y)
, и
\lambda_{yy} = 0
, а
\lambda_{ys} = \lambda_y
для всех
y
,
s \in Y
, то минимум среднего риска
R(a)
достигается при:
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:
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:
Какой получится алгоритм, если ввести функцию ядра
k(z)
невозрастающую на
[0, \infty)
и положив
w(i,u)=k(\frac{1}{h} \rho(u, x_u^{(i)}))
в формуле
a(u;X^l) = \arg \max_{y \in Y} Г_y(u;X^l)
?