Главная /
Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных /
Выберите неверное высказывание при использовании "Жадных алгоритмов отбора признаков"
Выберите неверное высказывание при использовании "Жадных алгоритмов отбора признаков"
вопросПравильный ответ:
Не все признаки "полезны"
Отбор признаков проводится по внешним критериям (CV)
Для сокращения перебора хороши любые эвристики
Не надо переобучать алгоритм
Сложность вопроса
94
Сложность курса: Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных
67
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Я завалил зачёт, почему я не увидел этот крутой сайт с ответами по интуит до того как забрали в армию
08 май 2020
Аноним
Зачёт защитил. Иду кутить отмечать халяву с тестами интуит
30 июл 2019
Аноним
Зачёт сдал. Мчусь отмечать отмечать 5 за тест интуит
21 июн 2016
Другие ответы на вопросы из темы алгоритмы и дискретные структуры интуит.
- # Дан отрезок, четко "раскрашенный" слева на 4/7 черным цветом, а справа на 3/7 – белым, что можно представить в виде вектора (1;1;1;1;-1;-1;-1). Чтобы запомнить этот "правильный" образ, обучается нейронная сеть Хопфилда с семью нейронами (возможные состояния нейронов 1/-1, порог нулевой), где указанный вектор подается как образец (обучающий пример). В качестве тестового образца подадим на вход обученной нейронной сети черно-белый отрезок с "размытой" границей (1;1;1;-1;1;-1;-1). Проверьте, сможет ли обученная нейронная сеть проигнорировать испорченный участок и восстановить исходный отрезок:
- # Имеется стохастическая нейронная сеть машина Больцмана (Boltzmann machine - BM) с возможными состояниями нейронов 1/0. В некоторый фиксированный момент рассмотрим нейрон из скрытого слоя i, связанный только с нейронами i1, i2, i3, имеющими состояния 1, 1, 0 соответственно. Веса связей нейрона i с нейронами i1, i2, i3 равны 0,4, -0,3, 0,2 соответственно. Смещение нейрона i равно 0,5. Найдите, во сколько раз вероятность включения нейрона i P(i=1) выше при температуре T=1, чем при температуре T=10. Ответ укажите с точностью до двух знаков после запятой:
- # Напишите название типа нейронной сети, представленной на схеме ниже: "Это ___ нейросеть с общими весами во времени" [Большая Картинка]
- # Укажите достоинства иерархической кластеризации:
- # Напишите название регрессии, используемой для предсказания вероятности возникновения некоторого события путём подгонки данных к логистической кривой