Для преобразования многомерного пространства в пространство низшей размерности и формирования малого количества признаков из большого количества признаков следует использовать следующий алгоритм:

Правильный ответ:

• # Решение проблемы чувствительности функции расстояния к преобразованиям в данных
• # Назовите основные плюсы иерархической кластеризации
• # Назовите преимущества "наивного Байесовского классификатора" ?
• # 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:
• # Выберите верные свойства функции, присущие функции ядра