База ответов ИНТУИТ

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

<<- Назад к вопросам

Максимальный зазор между классами Margin - это ?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
наименьшее расстояние между рабочей поверхностью и обучающим объектом(Верный ответ)
наибольшее расстояние между рабочей поверхностью и обучающим объектом
среднеквадратичное расстояние для двух векторов и рабочей поверхностью
Похожие вопросы
Чему равно расстояние между разделяющей поверхностью и объектом?
Физический смысл соотношения между большим смещением и маленькой дисперсией характеризуется
На плоскости даны 6 точек с координатами A(1;1), B(2;2), C(3;2), D(3;4), E(4;5), F(5;4). Осуществите алгоритм иерархической агломеративной кластеризации. Расстояние между кластерами определите как полную связь (complete linkage). Определите точку, объединившуюся последней:
Пример задачи эффекта "проклятие размерности". Даны два случайных вектора x и y в пространстве размерности D. Как зависит математическое ожидание косинус-расстояния между x и y от размерности D, при наблюдениях, что числитель стремится к нулю, а знаменатель положительный ? Ответ укажите с точность до 2-го знака после запятой.
Даны четыре примера (наблюдения) в трехмерном пространстве признаков: A(1;4;10), B(2;5;6), C(1;3;8) и D(2;4;8). В результате применения метода главных компонент исходное пространство признаков свели к двумерному пространству признаков на плоскости. Найдите евклидово расстояние между примерами C и D в редуцированном пространстве с точностью до одного знака после запятой:
На плоскости даны 6 точек с координатами A(1;1), B(2;2), C(3;2), D(3;4), E(4;5), F(5;4). Осуществите алгоритм иерархической агломеративной кластеризации вплоть до момента, когда сформируются два кластера (два кластера объединять в один уже не нужно). Расстояние между кластерами определите как полную связь (complete linkage). Вычислите средний силуэт (silhouette) для всех 6 точек, используя евклидову метрику, с точностью до одного знака после запятой:
Дана случайная величина X, принимающая 2 значения с равными вероятностями 1/2 и случайная величина Y, принимающая 8 значений с равными вероятностями 1/8. Вычислите разность между энтропией случайной величины Y и энтропией случайной величины X с точностью до целых:
Имеется стохастическая нейронная сеть ограниченная машина Больцмана (restricted Boltzmann machine - RBM) с возможными состояниями нейронов 1/0. Рассмотрим видимый нейрон i с состоянием Vi и скрытый нейрон j с состоянием Hj. Для определения изменения весов применим алгоритм Contrastive Divergence. Найдено следующее соответствие состояний нейронов для 6 моментов времени. t=0: Vi=0, Hj=1; t=1: Vi=1, Hj=1; t=2: Vi=0, Hj=1; t=3: Vi=1, Hj=1; t=4: Vi=0, Hj=0; t=5: Vi=1, Hj=1. Постройте 2 статистики для вычисления математических ожиданий произведений состояний нейронов i и j: одна из них (позитивная фаза) является средним из 6 чисел, другая (негативная фаза) - из 5. Найдите величину необходимого изменения веса связи между нейронами i и j, если параметр скорости обучения равен 0,4. Ответ укажите с точностью до двух знаков после запятой:
Нейрон i в скрытом слое получает входной сигнал только от трех других нейронов i1, i2, i3 с выходными сигналами 1, 2, -3 по связям с весами 0,3, 0,4, 0,5 соответственно и по связи с весом 0,5 отдает выходной сигнал только нейрону j в выходном слое с выходным сигналом 0,8. Смещение нейронов равно нулю. Функция активации у всех нейронов – логистическая функция с параметром a=1. Желаемый отклик нейрона j равен 0,7. Пользуясь алгоритмом обратного распространения ошибки (back propagation) – градиентного спуска с параметром скорости обучения 0,5 и с функцией стоимости в виде среднеквадратичной ошибки, найдите вес связи между нейронами i3 и i после первой итерации с точностью до трех знаков после запятой.