Главная /
Машинное обучение /
Что объясняет эффективность бустинга?
Что объясняет эффективность бустинга?
вопросПравильный ответ:
по мере добавления базовых алгоритмов увеличиваются отступы обучающих объектов ;
выбирается тот класс, в котором осталось больше непокрытых объектов;
увеличение повышает качество базовых алгоритмов;
композиции можно периодически возвращаться к ранее построенным алгоритмам и обучать их заново, что приводит к улучшению.
Сложность вопроса
78
Сложность курса: Машинное обучение
57
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Экзамен прошёл на пять. Ура
04 фев 2019
Аноним
Я завалил зачёт, почему я не углядел этот сайт с решениями интуит до сессии
26 дек 2018
Аноним
Это было сложно
13 мар 2018
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Если матрица близка к вырожденной, то это называется:
- # Какие, ниже перечисленные, недостатки можно отнести к метрическим алгоритмам ?
- # Действительно ли что, ширина полосы максимальна, когда норма вектора w максимальна?
- # К какому алгоритму относится недостаток неустойчивого решения, если нет области разреженности?
- # Что поступает на вход рекурсивного алгоритма синтеза бинарного решающего дерева ?