Главная /
Машинное обучение /
Идея EM-алгоритма с последовательным длбавлением компоненты заключается в следующем:
Идея EM-алгоритма с последовательным длбавлением компоненты заключается в следующем:
вопросПравильный ответ:
при слишком узком окне
плотность концентрируется вблизи обучающих объектов, при слишком широком окне плотность чрезмерно сглаживается и в пределе
вырождается в константу.
плотность концентрируется вблизи обучающих объектов, при слишком широком окне плотность чрезмерно сглаживается и в пределе
вырождается в константу.
задаются функции правдоподобия
и априорные вероятности
. Согласно распределению
генерируются 2 выборки: обучающая
и контрольная
. По обучающей выборке
настраивается тестируемый алгоритм
. По контрольной выборке вычисляется эмпарическая оценка среднего риска.
и априорные вероятности
. Согласно распределению
генерируются 2 выборки: обучающая
и контрольная
. По обучающей выборке
настраивается тестируемый алгоритм
. По контрольной выборке вычисляется эмпарическая оценка среднего риска.
имея некоторый набор компонент, можно выделить объекты
, которые хуже всего описываются смесью - это объекты с наименьшими значениями правдоподобия
. По этим объектам строится еще одна компонента. Затем она добавляется в смесь и запускаются EM - итерации, чтобы новая компонента и старые "притёрлись друг к другу". Так продолжается до тех пор, пока все объекты не окажутся покрыты компонентами.
, которые хуже всего описываются смесью - это объекты с наименьшими значениями правдоподобия
. По этим объектам строится еще одна компонента. Затем она добавляется в смесь и запускаются EM - итерации, чтобы новая компонента и старые "притёрлись друг к другу". Так продолжается до тех пор, пока все объекты не окажутся покрыты компонентами.
искусственно вводится вспомогательный вектор скрытых переменных
, обладающий 2-мя свойствами: первое - он может быть вычислен, если известны значения вектора параметров
; второе - поиск максимума правдоподобия сильно упрощается, если известны значения скрытых переменных.
, обладающий 2-мя свойствами: первое - он может быть вычислен, если известны значения вектора параметров
; второе - поиск максимума правдоподобия сильно упрощается, если известны значения скрытых переменных. Сложность вопроса
52
Сложность курса: Машинное обучение
57
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
спасибо
21 ноя 2020
Аноним
Зачёт сдан. Мчусь пить отмечать халяву с тестами интуит
27 окт 2018
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
-
#
Константы смеси имеют
-мерные нормальные распределения
с параметрами
, где
- это:
- # Какие объекты являются опорными?
-
#
Какой метод строит алгоритм, доставляющий минимальное значение внутреннему критерию:
?
-
#
Как будет называться закономерность
, если
?
- # Как называется метод, который использует жадные действия большую часть времени?
-мерные нормальные распределения
с параметрами
, где
- это:
?
, если
?