Соотнесите алгоритмы регрессии с их описаниями:
🧠 Тематика вопроса:
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов, необходимых для понимания и применения современных технологий в профессиональной деятельности. Рассматриваются теоретические основы, практические аспекты и актуальные тенденции, позволяющие развивать навыки анализа и решения задач. Особое внимание уделяется междисциплинарному подходу, что способствует формированию комплексного видения предметной области. Программа включает интерактивные задания, кейсы и проекты для закрепления знаний. Подходит для широкого круга слушателей, стремящихся углубить свою экспертизу.
Варианты ответа:
- Линейная регрессия
- Полиномиальная регрессия
- Метод опорных векторов (SVM)
- Дерево решений
- Зависимость между фичами и таргетом представляется в виде прямой линии в многомерном пространстве признаков.
- Зависимость между фичами и таргетом представляется в виде полинома.
- Алгоритм, находящий оптимальную гиперплоскость для разделения классов.
- Алгоритм, использующий древовидную структуру для принятия решений.
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Расположите этапы применения метода k-ближайших соседей (kNN) для задачи регрессии в правильном порядке:
- Метод k-ближайших соседей (kNN) в задаче регрессии использует ближайших соседей нового объекта для предсказания его ___ признака.
- Приведите пример задачи, для которой можно использовать полиномиальную регрессию.
- У вас есть набор данных с историческими данными о продажах в интернет-магазине. Вам нужно предсказать будущие продажи на основе этих данных. Как вы будете подходить к этой задаче?
- Как называется задача, в которой мы разделяем данные на группы на основе признаков в данных?