База ответов ИНТУИТ

Машинное обучение

<<- Назад к вопросам

Если в корректирующей операции
b(x) = F(b_1(x),...,b_r(x)) = \sum_{t=1}^T \alpha_t b_t(x)
, параметры
\alpha_t
неотрицательны и нормированы,
\sum_{t=1} \alpha_t = 1
, то композиция называется:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)
Варианты ответа
голосование по большинству;
областью компетенции.
квазилинейной комбинацией базовых алгоритмов;
выпуклой комбинацией базовых алгоритмов;(Верный ответ)
Похожие вопросы
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
p_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
w_j(x)
- это:
Верно ли, что любая непрерывная функция n аргументов на единичном кубе
[0,1]^n
представлена в виде суперпозиции непрерывных функций одного аргумента и операции сложения:
f(x^1,x^2,...,x^n)=\sum_{k=1}^{2n+1}h_k(\sum_{i=1}^n \varphi_i k(x^i))
?
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:
Как называется параметр
h
в формуле
a(u; X^l,h) = \arg \max_{y \in Y} \sum_{i=1}^l[y_n^{(i)}=y] k(\frac{\rho(u,x_u^{(i)})}{h})
?
Следующая формула
a_h(x;X^l) = \frac{\sum_{i=1}^l y_iw_i(x)}{\sum_{i=1}^lw_i(x)} = \frac{\sum_{i=1}^ly_iK(\frac{\rho(x,x_i)}{h})}{\sum_{i=1}^lK(\frac{\rho(x,x_i)}{h})}
, называется:
Какой алгоритм каждому правилу
\varphi_c^t
приписывает вес
\alpha_c^t \ge 0
, и при голосовании берётся взвешенная сумма голосов
Г_c(x)=\sum_{t=1}^{T_c} \alpha_c^t \varphi_c^t(x), \alpha_c^t \ge 0
?
Какой получится алгоритм, если ввести функцию ядра
k(z)
невозрастающую на
[0, \infty)
и положив
w(i,u)=k(\frac{1}{h} \rho(u, x_u^{(i)}))
в формуле
a(u;X^l) = \arg \max_{y \in Y} Г_y(u;X^l)
?