База ответов ИНТУИТ

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

<<- Назад к вопросам

Выберите верные утверждения

(Ответ считается верным, если отмечены все правильные варианты ответов.)

Варианты ответа
Бустинг лучше работает для больших обучающих выборок(Верный ответ)
Для бустинга лучше строить короткие композиции из сильных моделей
RSM наиболее эффективен, когда количество наблюдений значительно меньше размерности этих данных
Бэггинг наиболее эффективен, когда данных очень много
Бустинг предполагает последовательное построение композиции(Верный ответ)
Стохастические методы лучше работают для коротких обучающих выборках(Верный ответ)
Похожие вопросы
Выберите верные утверждения:
Выберите верные свойства функции, присущие функции ядра
Выберите сферы применения PCA
Выберите верное утверждение
Выберите верное утверждение
Выберите верное утверждение.
Выберите лишний этап методологии CRISP-DM:
Выберите вариант, НЕ являющийся преимуществом вероятностных моделей
Выберите алгоритмы которые решают задачи кластеризации
Выберите ситуацию, при кластеризации которой, НЕ используется метод DBSCAN: