Что из этого градиентный бустинг?
Задача автоматической идентификации марки машины по ее изображению
Логистическая регрессия решает задачу
Задача понижения размерности признакового пространства
В каком случае метрика accuracy будет репрезентативной
Задача классификации – это задача
Недостатки k-means:
Процедура LearnID3 состоит в:
Эмпирический риск вводится исходя из предположения
Метод K-Means – это
Метод опорных векторов (Support Vectors Machine, SVM):
Задача автоматического выделения похожих новостных статей без размеченной выборки
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 среднюю стоимость машины в зависимости от ее класса, то класс представляет собой
Решающие деревья обладают следующими свойствами
Случайный лес – это: