Главная /
Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных /
Укажите преимущества байесовского классификатора.
Укажите преимущества байесовского классификатора.
вопросПравильный ответ:
Генеративная модель
Самостоятельно делает отбор признаков
Стабильность при смещении выборки
Предположения делаются при формировании модели
Оптимальный по производительности
Сложность вопроса
76
Сложность курса: Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных
67
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Я завалил экзамен, какого рожна я не увидел данный сайт с решениями по тестам интуит в начале сессии
21 янв 2019
Аноним
Если бы не эти ответы - я бы не решил c этими тестами intuit.
31 окт 2018
Другие ответы на вопросы из темы алгоритмы и дискретные структуры интуит.
- # Михаил получает на электронную почту в среднем 1000 писем в месяц, из них 2,44% - это спам. Известно, что среди спама слово "знакомство" встречается в 0,01% писем, а среди обычных писем в 10 раз реже. Какова вероятность того, что письмо, попавшее на почтовый ящик Михаила, в тексте которого встречается указанное слово, не является спамом? (Ответ укажите в целых процентах без знака процента.)
- # Дан единичный квадрат с координатами вершин (0;0), (0;1), (1;1), (1;0). При этом первая и третья вершины относятся к классу "-1", а вторая и четвертая – "1". Требуется построить классификатор, получающий на входе координату вершины, а на выходе дающий метку класса (задача XOR). Применим алгоритм градиентного бустинга (gradient boosting) с функцией потерь L(y,h)=ln(1+exp(-2*y*h)). Очевидно, h0(x)=const=0. Далее, выбираем в качестве a1 функцию, равную -1 левее разделяющей границы, проходящей через точки (1/2;0) и (0;1/2), и 1 в противном случае. Найдите итоговый коэффициент перед функцией a1 с учетом коэффициента регуляризации (shrinkage) 0,55.
- # Особенностью паралича сети является:
- # Зачем нужен backprop?
- # Где лучшая область применения нейронных сетей ?