Машинное обучение

<<- Назад к вопросам

Верно ли утверждение. Функции правдоподобия принадлежат параметрическому семейству распределений
$\varphi(x;\Theta)$
и отличаются только значениями параметра
$p_j(x) = \varphi(x;\Theta)$
.

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

Да(Верный ответ)

Нет

Похожие вопросы

На предположении, что плотность распределения известна с точностью до параметра,

$p(x) = \varphi (x, \Theta)$

, где

$\varphi$

- фиксированная функция, основано:

Перейти

Как будет называться предикат

$\varphi(x)$

, если

$E_c(\varphi,X^l) \le \varepsilon$

и

$D_c(\varphi, X^l) \ge \delta$

при заданных достаточно малом

$\varepsilon$

и достаточно большом

$\delta$

из отрезка [0,1]?

Перейти

Как будет называться закономерность

$\varphi$

, если

$n_c(\varphi)>0$

?

Перейти

Как будет называться закономерность

$\varphi$

, если

$n_c(\varphi)=0$

?

Перейти

Набор функций

$F \subseteq C(x)$

будет называться замкнутым относительно функции

$\varphi : R \to R$

, если:

Перейти

Константы смеси имеют

-мерные нормальные распределения

$\varphi(x;\Theta_j) = N(x;\mu_j,\Sigma_j)$

с параметрами

$\Theta_j = (\mu_j,\Sigma_j)$

, где

$\Sigma_j \in R^{n \times n}$

- это:

Перейти

Константы смеси имеют

-мерные нормальные распределения

$\varphi(x;\Theta_j) = N(x;\mu_j,\Sigma_j)$

с параметрами

$\Theta_j = (\mu_j,\Sigma_j)$

, где

$\mu_j \in R^n$

- это:

Перейти

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:

Перейти

Плотность распределения на

имеет вид смеси

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:

Перейти

Плотность распределения на

имеет вид смеси

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:

Перейти