Главная /
Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных /
В обобщенной формуле обучения модели learning= representation +Evaluation+ optimization критериями Evaluation являются
В обобщенной формуле обучения модели learning= representation +Evaluation+ optimization критериями Evaluation являются
вопросПравильный ответ:
constrained
функция правдоподобия
KL-дивергенция
unconstrained (GD, Newton+)
Эмпирический риск
Сложность вопроса
64
Сложность курса: Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных
67
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Экзамен прошёл на пять с минусом. Спасибо за ответы
12 июл 2020
Другие ответы на вопросы из темы алгоритмы и дискретные структуры интуит.
- # Данные какой размерности представлены на данном графике? [Большая Картинка]
- # Какие проблемы решают задачи кластеризации, отыскивая "скрытую структуру" исследуемых данных и не имея опорной целевой переменной?
- # Что следует предпринять, если функция, которую стараемся оптимизировать, не дифференцируема?
- # 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.
- # Каковы недостатки метода главных компонент?