Машинное обучение

Как формула подходит для абсолютного значения ошибки для задач регрессии?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

$\varphi (a,x) = [a(x) \ne y ^ (*) (x)]$

$\varphi (a,x) = \mid a(x) - y ^ (*) (x) \mid$

(Верный ответ)

$\varphi (a,x) = (a(x) - y ^ (*) (x)) ^ (2)$

Похожие вопросы

Какой пример подходит для задачи восстановления регрессии?

Что служит индикатором ошибки для задач классификации?

Как будет выглядеть формула вероятности ошибки в интерпретации обобщающей способности метода

$\mu$

Как будет выглядеть формула вероятности ошибки в интерпретации обобщающей способности метода

$\mu$

, если взять матожидание по выборке

от функционала

Что называют задачей восстановления регрессии?

Что является квадратичной ошибкой для задачи регрессии?

Выберите правильный ответ. Задача регрессии - это:

Формула гладкой аппроксимации имеет вид:

Как называются методы восстановления регрессии, устойчивые к шуму в исходных данных?

Формула восстановления смеси распределений может выглядеть как: