Машинное обучение

Выберите правило, при голосовании которым берётся взвешенная сумма голосов?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

$Г_c(x)=\sum_{t=1}^{T_c}\alpha_c^t\varphi_c^t(x), \alpha_c^t \ge 0$

;(Верный ответ)

$Г_c(x)=\max_{y \in Y\{c\}} Г_y(x), c=y^*(x)$

;

$Г_c(x)=\frac{1}{T_c}\sum_{t=1}^{T_c}\varphi_c^t(x), c \in Y$

;

Похожие вопросы

Какой алгоритм каждому правилу

$\varphi_c^t$

приписывает вес

$\alpha_c^t \ge 0$

, и при голосовании берётся взвешенная сумма голосов

$Г_c(x)=\sum_{t=1}^{T_c} \alpha_c^t \varphi_c^t(x), \alpha_c^t \ge 0$

Выберите правило, которое подсчитывает долю голосов, относящих объект

к каждому из классов:

Определите какая из формул не участвует ни в простом ни взвешенном голосовании:

Какое правило означает следующая формула

$w_m:=w_m + \eta (x_i - w_m) K(\rho(x_i, w_m))$

Если байесовское решающее правило написать через апостериорные вероятности, то получится формула вида:

Какое правило означает следующая формула

$a(x)=arg \min_{m \in Y} Cm \rho(x,w_m)$

Какой вид будет иметь правило обновления весов на каждой итерации метода стохастического градиента?

Какое правило означает следующая формула

$a(x)=arg \min_{m \in Y} \rho(x,w_m)$

Действительно ли, что построение адекватного ядра является искусством и, как правило, опирается на априорные знания о предметной области?