Имеются бактерии с двумя количественными признаками x1, x2, строится логистическая регрессия для определения вероятности, с которой бактерии относятся к одному из двух классов (видов) - y1 или y2. Предполагается нормальное распределение условных вероятностей, соответственно модель получается линейной, и p(y1|x)=1/(1+exp(-(w1*x1+w2*x2+w0))). В результате обучения были найдены следующие значения: w0=1, w1=3, w2=-4. Найдите, с какой вероятностью бактерия с признаками x1=1, x2=1 относится ко второму классу. Ответ укажите с точностью до одного знака после запятой:
Напишите максимальное количество скрытых слоев, которое можно обучить согласно алгоритму обратного распространения
Факты об алгоритме бустинга. При нулевой ошибке на обучающей выборке, количество ошибок на тестовой выборке ?
Укажите минимальное количество скрытых слоев многослойного персептрона и нейронов в них, которое достаточно для построения равномерной аппроксимации с заданной точностью для любого обучающего множества, представленного набором m>1 входов и желаемого отклика f.
На практике, более какого числа раз имеет смысл проводить запуск алгоритма K-means ?
Уравнение разделяющей гиперплоскости в пятимерном пространстве признаков имеет вид: x1+2*x2+3*x3+4*x4+5*x5=6. Найдите евклидово расстояние от разделяющей гиперплоскости до начала координат. Ответ укажите с точностью до одного знака после запятой:
В некотором языке четвертое по частоте использования слово встречается в два раза реже второго по частоте, а третье по частоте использования имеет частоту, на 0,04 меньше первого по частоте. Используя закон Ципфа (Zipf’s law), вычислите частоту использования десятого по частоте использования слова с точностью до трех знаков после запятой:
