Тест 1
Задача автоматической идентификации марки машины по ее изображению – это задача
Если мы предсказываем среднюю стоимость машины в зависимости от ее класса, то класс представляет собой
Эмпирический риск вводится исходя из предположения, что
Процедура LearnID3 состоит в:
Решающие деревья обладают следующими свойствами:
Градиентный бустинг - это:
Недостатки k-means:
Тест 2
Задача классификации – это задача
Задача автоматической идентификации марки машины по ее изображению – это задача
Задача автоматического выделения похожих новостных статей без размеченной выборки – это задача
Обучение с учителем характеризуется
Если мы предсказываем среднюю стоимость машины в зависимости от ее класса, то класс представляет собой
Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Выбор модели машинного обучения происходит на этапе:
Если мы предсказываем средние затраты на обслуживание машины, то максимальная скорость разгона машины – это
Эмпирический риск вводится исходя из предположения, что
Процедура LearnID3 состоит в:
Решающие деревья обладают следующими свойствами:
Метод опорных векторов (Support Vectors Machine, SVM):
Градиентный бустинг - это:
Случайный лес – это:
Метод K-Means - Это :
Недостатки k-means:
Выберете верное утверждение:
В каком случае метрика accuracy будет репрезентативной
Отзывы
Отзывов пока нет.