База ответов ИНТУИТ

Машинное обучение

<<- Назад к вопросам

Какая функция позволяет говорить о "близости" объектов, на множестве
X
?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)
Варианты ответа
w_i(x)
g(x,a)
;
\rho(x, x')
(Верный ответ)
a(x)
Похожие вопросы
Оценкой близости объекта
u
к классу
y
называется функция:
Какая функция не считает за ошибки отклонения
a(x_i)
от
y_i
, меньшие
\varepsilon
?
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:
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:
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:
Выберите верный вариант. Если для каждого класса
c \in Y
построено множество логических правил, специализирующихся на различении объектов данного класса
R_c=\{\varphi_c^t:X \to \{0,1\}|t=1,...,T_c\}
и если
\varphi_c^t(x)=1
, то:
Выберите верный вариант. Если для каждого класса
c \in Y
построено множество логических правил, специализирующихся на различении объектов данного класса
R_c=\{\varphi_c^t:X \to \{0,1\}|t=1,...,T_c\}
и если
\varphi_c^t(x)=0
, то:
Какой алгоритм позволяет найти пару вершин
(x_i, x_j) \in X^{l+k}
с наименьшим
\rho(x_i, y_i)
и соединить их ребром?