Как будет выглядеть градиент функционала Q в точке ?
Как будет выглядеть формула вероятности ошибки в интерпретации обобщающей способности метода , если взять матожидание по выборке от функционала ?
Чему эквивалентна минимизация функционала по базовому алгоритму ?
Если известны и , и , а для всех , , то минимум среднего риска достигается при:
Если выполнены условия: 1) выборка простая, получена из плотности распределения ; 2) ядро непрерывно, его квадрат ограничен: ; 3) последовательность такова, что и , тогда:
Если функция достаточное число раз дифференцируема по , то:
Если в корректирующей операции функция принимает только два значения , то множество всех , для которых , называется:
Какой получится алгоритм, если ввести функцию ядра невозрастающую на и положив в формуле ?
Какой получится алгоритм, если определить как наибольшее число, при котором ровно ближайших соседей объекта получают нулевые веса: .