Машинное обучение

<<- Назад к вопросам

Набор функций
$F \subseteq C(x)$
будет называться замкнутым относительно функции
$\varphi : R \to R$
, если:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

для любого

$f \in F$

выполено

$\varphi (f) \in F$

;(Верный ответ)

на произвольном компакте X можно приблизить не только многочленом от исходных переменных, но и многочленом от любого конечного набора функций F, разделяющие точки.

для любых различных

$x, x^{'} \in X$

существует функция

$f \in F$

такая, что

$f(x) \ne f(x^{'})$

;

Похожие вопросы

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

При каком условии множество

$w \subseteq \{1,...,n\}$

будет называться тестом?

Перейти

Предположим, что требуется оценить величину

$V^{\pi}(s)$

, имея набор эпизодов, полученных при применении стратегии

$\pi$

и прохождении через состояние s. Как тогда будет называться каждое появление состояния s в эпизоде?

Перейти

Определите название данной задачи: имеется метод обучения

$\mu_G$

использующий только признаки из заданного набора признаков

$G \subseteq F=\{f_1,...,f_n\}$

. Требуется найти набор признаков, при котором алгоритм

$a=\mu_G(X^l)$

имеет наилучшую обобщающую способность.

Перейти

Если известны

P_y = P(y)

и

P_y(x) = p(x|y)

, и

$\lambda_{yy} = 0$

, а

$\lambda_{ys} = \lambda_y$

для всех

,

$s \in Y$

, то минимум среднего риска

R(a)

достигается при:

Перейти

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:

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

Верно ли утверждение. Функции правдоподобия принадлежат параметрическому семейству распределений

$\varphi(x;\Theta)$

и отличаются только значениями параметра

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

.

Перейти