Главная /
Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных /
Принцип Maximum Likelihood [формула], в результате имеем одну из составляющих ?
Принцип Maximum Likelihood . Функция правдоподобия . Максимизируя , в результате имеем одну из составляющих ?
вопросПравильный ответ:
,
Сложность вопроса
15
Сложность курса: Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных
67
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Я завалил экзамен, какого чёрта я не нашёл этот чёртов сайт с решениями по тестам интуит раньше
23 окт 2018
Аноним
Экзамен сдал на отлично. лол
24 дек 2015
Другие ответы на вопросы из темы алгоритмы и дискретные структуры интуит.
- # Что можно сказать о нейронах в мозгу человека ?
- # Продолжите фразу "Машина Больцмана - стохастический генеративный…"
- # На плоскости даны 6 точек с координатами A(1;1), B(2;2), C(3;2), D(3;4), E(4;5), F(5;4). Осуществите алгоритм иерархической агломеративной кластеризации вплоть до момента, когда сформируются два кластера (два кластера объединять в один уже не нужно). Расстояние между кластерами определите как полную связь (complete linkage). Вычислите средний силуэт (silhouette) для всех 6 точек, используя евклидову метрику, с точностью до одного знака после запятой:
- # 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:
- # Что Вы видите на данном графике? [Большая Картинка]