Машинное обучение

<<- Назад к вопросам

При каком условии множество
$w \subseteq \{1,...,n\}$
будет называться тестом?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

если любое его собственное подмножество

$w' \subset w$

не является представительным набором;

если каждой закономерности соответствует не подмножество признаков, а подмножество метрик;

если алгоритм

a_r(x)

правильно классифицирует объект

x_i

.

если для любых

$x_i, x_j \in X$

из

$y_j \ne y_i \Longrightarrow B_w(x_i, x_j) = 0$

;(Верный ответ)

Похожие вопросы

При каком условии совокупность

$\langle w,i \rangle$

будет называться представительным набором?

Перейти

Набор функций

$F \subseteq C(x)$

будет называться замкнутым относительно функции

$\varphi : R \to R$

, если:

Перейти

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

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

Как будет называться закономерность

$\varphi$

, если

$n_c(\varphi)>0$

?

Перейти

Как будет называться закономерность

$\varphi$

, если

$n_c(\varphi)=0$

?

Перейти

Что будет называться в параметрическом семействе отображений:

a(x,w) = sign f(x,w)

, вектором параметров?

Перейти

Что будет называться в параметрическом семействе отображений:

a(x,w) = sign f(x,w)

, вектором параметров?

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

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