Exam 1 Flashcards
(10 cards)
1
Q
- Матричное Дифференциирование. Определение Df(x)(deltaX). Связь с градиентов в векторном и матричном случаях
A
2
Q
- GD, SGD, Ньютон
A
3
Q
- Настройка гиперпараметров. K-fold, Leave-one-out, временные
A
4
Q
- Формула классификации и регрессии в КНН. Примеры весов. Примеры метрик
A
5
Q
- Определение линейного классификатора. Margin, примеры верхних оценок на долю ошибок. Как обучаются веса?
A
6
Q
- One vs one и One vs Rest для линейных
A
7
Q
- Переобучение. Способы борьбы с переобучением
A
8
Q
- Матрица ошибок. Accuracy, Precision, recall, f1-measure
A
9
Q
- Roc кривая. AUC-ROC
A
10
Q
- Решающее дерево. Критерий расщепления в случае задачи классификации и регрессии
A
