База ответов ИНТУИТ

Машинное обучение

<<- Назад к вопросам

Константы смеси имеют
n
-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:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
ковариационная матрица;(Верный ответ)
объекты выборки
R^n
.
диагональная матрица;
вектор матожидания;
Похожие вопросы
Константы смеси имеют
n
-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:
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 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 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:
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:
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]?
Что называют
n
-мерным нормальным (гауссовским) распределением с вектором матожидания
\mu \in R^n
и ковариационной матрицей
\sum \in R^{n \times n}
?
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: