Главная /
Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных /
Какая функция активации применяется наиболее удобна для описания выходного сигнала нейрона?
Какая функция активации применяется наиболее удобна для описания выходного сигнала нейрона?
вопросПравильный ответ:
Сигмоидальная
Гистерезис
Единичный скачок
Арктангенсная
Гиперболическая
Сложность вопроса
78
Сложность курса: Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных
67
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Экзамен прошёл на 5.!!!
22 авг 2020
Аноним
Экзамен сдал на отлично. Спасибо за халяуву
14 апр 2019
Аноним
Экзамен сдан на 5. Спасибо за халяуву
11 авг 2016
Другие ответы на вопросы из темы алгоритмы и дискретные структуры интуит.
- # Решение проблемы чувствительности функции расстояния к преобразованиям в данных
- # На электронную почту пришло письмо. Пусть X – бинарный признак, указывающий, содержит входящее письмо сочетание слов "вам оставили наследство" (=1), или нет(=0), а Y – класс письма, указывающий, спам это (=1), или нет (=0). Известно, что P(Y=1)=0,05, P(X=1|Y=1)=0,0001, P(X=1|Y=0)=0,00001, и в письме присутствует указанное словосочетание. Каким решающим правилом нужно воспользоваться – максимального правдоподобия (ML) или апостериорного максимума (MAP), чтобы определить, пришедшее письмо – спам или нет:
- # Дано исследование самоощущения собственного материального положения среди 200 человек. 100 из них оценили свое материальное положение как "ниже среднего" ("нс"), другие 100 - как "выше среднего" ("вс"). Также эти 200 человек ответили на вопросы о наличии у них дачи, автомобиля и детей. Дача – есть/нет. Дача есть: "нс" - 35 человек, "вс" – 75 человек. Автомобиль – есть/нет. Автомобиль есть: "нс" – 20 человек, "вс" – 70 человек. Дети - нет/1/больше 1. Нет детей: "нс" - 20 человек, "вс" – 40 человек; 1 ребенок: "нс" – 50 человек, "вс" – 50 человек. Требуется построить дерево по алгоритму CART, нечистота (impurity) вычисляется по Джини. Расположите признаки в порядке убывания по качеству разбиения в корне дерева:
- # На электронную почту пришло два подозрительных письма, одно из них (A) содержало слово "лотерея", второе (B) – слова "лекарство" и "похудение". Дано, что спам составляет 3% писем, доля писем, где встречается слово "лотерея": спам - 0,04%, не спам – 0,01%; слово "лекарство": спам - 0,02%, не спам – 0,01%; слово "похудение": спам - 0,01%, не спам - 0,0005%. Пользуясь наивным байесовским классификатором (Naive Bayes) с правдоподобием Бернулли (BernoulliNB), определить, какие из полученных писем являются спамом.
- # Объект 1 находится выше функции принятия решений, объект 2 - ниже функции принятия решений. Выберите верное утверждение.