Главная /
Машинное обучение /
В чем преимущества SVM перед метдом стохастического градиента?
В чем преимущества SVM перед метдом стохастического градиента?
вопросПравильный ответ:
Вместо многоэкстремальной задачи решается задача квадратичного программирования, имеющая единственное решение.
Автоматически определяется число нейронов скрытого слоя.
Принцип оптимальной разделяющей гиперплоскости приводит к максимизации ширины разделяющей полосы между классами, следовательно, к более уверенной классификации.
Метод опорных векторов устойчив по отношению к шуму в исходных данных.
В общем случае, когда линейная разделимость не гарантируется, не приходится подбирать управляющий параметр алгоритма C.
Сложность вопроса
40
Сложность курса: Машинное обучение
57
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Я провалил сессию, почему я не нашёл данный сайт с ответами с тестами intuit до сессии
11 апр 2020
Аноним
Если бы не эти решения - я бы не смог решить c этими тестами интуит.
27 сен 2019
Аноним
Я преподаватель! Тотчас удалите сайт и ответы по интуит. Я буду жаловаться!
23 июн 2018
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Выберите, какие недостатки относятся к алгоритму ближайшего соседа?
- # Какой нейрон называют нейроном-победителем?
-
#
Как называется функция
![math]()
в алгоритмах имеющих вид суперпозиции ![math]()
?
-
#
Какая оценка справедлива для функции роста, если множество А конечно, а число алгоритмов, попарно неразличимы на выборке
![math]()
?
-
#
Если известны
![math]()
и ![math]()
, и ![math]()
, а ![math]()
для всех ![math]()
, ![math]()
, то минимум среднего риска ![math]()
достигается при:
в алгоритмах имеющих вид суперпозиции 
? 
? 
и 
, и 
, а 
для всех 
, 
, то минимум среднего риска 
достигается при: