База ответов ИНТУИТ

Машинное обучение

<<- Назад к вопросам

Верно ли, что оценить вероятность
P(y|b_j(x) = 1)
можно, только с помощью эмпирической оценкой по различным данным?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)
Варианты ответа
Да
Нет(Верный ответ)
Похожие вопросы
С помощью какой формулы можно оценить вероятность
P(y|b_j (x) = 1)
по неразмеченным данным
X^k
и линейной модели?
С помощью какой формулы можно оценить вероятность
P(y|b_j (x) = 1)
по размеченным данным
X^l
?
Эмпирической оценкой плотности является функция:
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:
Оценкой близости объекта
u
к классу
y
называется функция:
Верно ли утверждение. Функции правдоподобия принадлежат параметрическому семейству распределений
\varphi(x;\Theta)
и отличаются только значениями параметра
p_j(x) = \varphi(x;\Theta)
.
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?
Верно ли, что при частичном обучении можно получить метки
\{ y_{l+1},...,y_{l+k} \}
зная все
\{ y_{l+1},...,y_{l+k} \}
?
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: