Главная /
Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных /
Даны четыре примера (наблюдения) в трехмерном пространстве признаков: A(1;4;10), B(2;5;6), C(1;3;8) и D(2;4;8), при этом известно, что первый и третий примеры относятся к классу "1", а второй и четвертый – к классу "0". Для обучения на данных примерах при
Даны четыре примера (наблюдения) в трехмерном пространстве признаков: A(1;4;10), B(2;5;6), C(1;3;8) и D(2;4;8), при этом известно, что первый и третий примеры относятся к классу "1", а второй и четвертый – к классу "0". Для обучения на данных примерах применяется метод случайных подпространств (RSM, random subspace method). Случайным образом были выбраны 5 различных двумерных наборов признаков: (1;4;-), (2;-;6), (-;3;8), (2;4;-), (2;-;8). Принадлежность к классу определяется голосованием – числом наборов, которые относят тот или иной пример к определенному классу. Сколько наборов относят тестовый пример E(2;4;6) к классу "0"? (Напишите ответ в виде целого числа.)
вопросПравильный ответ:
2
Сложность вопроса
51
Сложность курса: Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных
67
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Если бы не данные решения - я бы не осилил c этими тестами intuit.
29 авг 2020
Аноним
Зачёт прошёл. Бегу отмечать отмечать отлично в зачётке по интуит
02 мар 2018
Аноним
Гранд мерси за помощь по intiut'у.
18 сен 2016
Другие ответы на вопросы из темы алгоритмы и дискретные структуры интуит.
- # Какому этапу CRISP-DM соответствует Exploratory data analysis:
- # Выберете не верное высказывание характеризующее машину Больцмана?
- # Напишите название этапа обработки текста, скрытого на схеме ниже [Большая Картинка]
- # Что Вы видите на данном графике? [Большая Картинка]
- # Укажите отрицательные стороны алгоритма Random Forest