База ответов ИНТУИТ

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

<<- Назад к вопросам

Можно ли использовать в качестве базовых моделей линайную регрессию для алгоритма AdaBoots?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
Да, во всех случаях;
В ряде случаев;
Нет, невозможно;(Верный ответ)
Похожие вопросы
Укажите достоинства алгоритма AdaBoots:
Для 9 значений количественного признака X 0; 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8 даны соответствующие значения Y: 4,06; 3,05; 3,93; 6,96; 12,05; 18,92; 28,03; 39,02; 51,98. Найдите линейную регрессию с базисными функциями 1, x, x^2 и квадратичной функцией потерь, применяя регуляризацию с коэффициентом 0,01 и q=2 (ridge регрессия). В качестве ответа напишите получившийся вес при базисной функции x^2 с точностью до одного знака после запятой:
Подходы к построению моделей Data Mining
Выберите вариант, НЕ являющийся преимуществом вероятностных моделей
Назовите типы моделей классификации в порядке убывания сложности
Уважите преимущества вероятностных моделей (дискриминативные и генеративная модели ) ?
Назовите плюсы использования вероятностных моделей против функций решений
Укажите этапы EM-алгоритма?
Плюсы использования алгоритма SVM
Суть алгоритма Expectation-Maximization: