Каково VC-измерение алгоритма k-ближайшего соседа, если k равно количеству используемых тренировочных точек? Контекст: этот вопрос был задан в ходе курса, который я взял, и ответа было 0. Я, однако, не понимаю, почему это так. Моя интуиция заключается в том, что VC-Dimension должно быть 1, потому...
Глава 2.4 ESL, по- видимому, классифицирует линейную регрессию как «основанную на модели», потому что она предполагает , тогда как для k-ближайших соседей подобная аппроксимация не указана. Но разве оба метода не делают предположений о ?f ( x )е( х ) ≈ х ⋅ βе(Икс)≈Икс⋅βf(x) \approx x\cdot\betaе( х...
У меня есть набор данных с колонками a b c(3 атрибута). aявляется числовым и непрерывным в то время как bи cявляются категориальными каждый с двумя уровнями. Я использую метод K-Nearest Neighbours для классификации aи bдалее c. Таким образом, чтобы иметь возможность измерять расстояния, я...
Вопрос: С 10-мерной цепочкой MCMC, скажем, я готов передать вам матрицу розыгрышей: 100 000 итераций (строк) по 10 параметрам (столбцам), как лучше всего определить апостериорные моды? Я особенно обеспокоен несколькими режимами. Фон:Я считаю себя статистически подкованным статистиком, но когда...
В вычислительном обучении теорема НФЛ утверждает, что универсального ученика не существует. Для каждого алгоритма обучения существует распределение, которое приводит к тому, что учащийся выдает гипотезу с большой ошибкой и высокой вероятностью (хотя гипотеза с низкой ошибкой существует). Вывод...
Я знаю, что существует более двух типов нормализации. Например, 1- Преобразование данных с использованием z-показателя или t-показателя. Это обычно называется стандартизацией. 2- Изменение масштаба данных для получения значений от 0 до 1. Теперь вопрос, нужно ли мне нормализовать Какой тип...