База ответов ИНТУИТ

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

<<- Назад к вопросам

Основный принцип, который используется в машинном обучении – это принцип:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)
Варианты ответа
Maximum Likelihood(Верный ответ)
Байесовской классификации
Численное прогнозирование
Интервал прогнозирования
Похожие вопросы
Принцип Maximum Likelihood $p(y1,x)=p(y1)p(x|y1)=\pi N(x|\mu 1,\sum)p(y2,x)=p(y2)p(x|y2)=(1-\pi) N(x|\mu 2,\sum)$. Функция правдоподобия $p(Y,X|\pi ,\mu 1,\mu 2,\sum)=N\qquad n=1\qquad [\pi N(x|\mu 1,\sum)]\quad yn[(1-\pi)N(x|\mu 2,\sum)]\quad 1-yn.$. Максимизируя $log p()Y,X|\pi ,\mu 1,\mu 2,\sum)$, в результате имеем одну из составляющих ?
Укажите метод, который одновременно уменьшает смещение и дисперсию
Для чего используется логарифм правдоподобия Бернулли?
Выберите ситуацию, при кластеризации которой, НЕ используется метод DBSCAN:
Для задачи функции активации - ограничить амплитуду выходного значения нейрона, чаще всего используется сигмоидальная (S-образная) функция(и) ?
Для оценки "натренированной" модели на эффективность ее применения, используется тестирование на независимой выборке. Какой из алгоритмов проверки "тренируется" на всем количестве данных, при условии многократного повторения?
Рассмотрим многослойный персептрон, состоящий из вытянутых в линейную цепочку 10 нейронов (один из них входной, один выходной, а 8 образуют 8 скрытых слоев). Для коррекции весов используется алгоритм обратного распространения ошибки (back propagation). Функция ошибки среднеквадратическая. Значения весов и ошибка на выходе не превышают по модулю единицы. Выберите, при каких значениях сигнала на входе градиент на входе может превысить 0,0001.