Машинное обучение

Для чего вводится параметрическое семейство априорных распределений
$p(w; \gamma)$
?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

чтобы варьировать значением гиперпараметра;

чтобы избежать проблем мультиколлинеарности.

чтобы получить квадратичный регуляризатор;

чтобы ослабить априорные ограничения;(Верный ответ)

Похожие вопросы

Для чего вводится параметрическое семейство априорных распределений

$p(w; \gamma)$

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

- это:

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

- это:

Как называют априорную вероятность вида:

$q_m = \frac{\gamma}{1+\gamma+\varepsilon}$

Верно ли утверждение. Функции правдоподобия принадлежат параметрическому семейству распределений

$\varphi(x;\Theta)$

и отличаются только значениями параметра

$p_j(x) = \varphi(x;\Theta)$

Если известны

, и

$\lambda_{yy} = 0$

, а

$\lambda_{ys} = \lambda_y$

для всех

$s \in Y$

, то минимум среднего риска

достигается при:

Оценка расстояния между двух распределений с помощью статистики

- квадрат будет выглядеть:

По какой из формул параметрическое семейство Ф можно отнести к параметрическому семейству областей?

По какой из формул параметрическое семейство Ф можно отнести к параметрическому семейству шаров?

По какой из формул параметрическое семейство Ф можно отнести к параметрическому семейству полуплоскостей?