Машинное обучение

Что, из ниже перечисленного характеризует энтропийное определение информативности?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

$I(\varphi, X^l)= -\ln \frac{C_{p_1}^{p_1} ... C_{P_{\mu}}^{P^{\mu}}}{C_l^p}$

$\hat H(P,N)=H(\frac{P}{P+N}, \frac{N}{P+N})$

;(Верный ответ)

$I_c(\varphi, X^l) = - \ln h \begin{pmatrix} P_c(\varphi) & n_c(\varphi)\\P_c & N_c\end{pmatrix}$

;

$\ln k! \approx(k+\frac{1}{2}) \ln k - k + \frac{1}{2} \ln 2 \pi + \frac{1}{12k}-\frac{1}{360k^2}$

;

Похожие вопросы

Что, из ниже перечисленного характеризует эффективное вычисление информативности с применением формулы Стирлинга?

Что, из ниже перечисленного характеризует взвешенную информативность?

Что, из ниже перечисленного характеризует энтропийный критерий?

Что, из ниже перечисленного характеризует статический критерий?

Что, из ниже перечисленного характерно для предредукции?

Что из ниже перечисленного не определяет метаинформацию?

Что, из ниже перечисленного называют метаинформацией?

Что, из ниже перечисленного характерно для постредукции?

С чем, из ниже перечисленного сравнивают линейный классификатор?

Что из ниже перечисленного не относится к корректирующим операциям?