Шукаєте відповіді та рішення тестів для R4.04 Optimisation? Перегляньте нашу велику колекцію перевірених відповідей для R4.04 Optimisation в moodle.univ-artois.fr.
Отримайте миттєвий доступ до точних відповідей та детальних пояснень для питань вашого курсу. Наша платформа, створена спільнотою, допомагає студентам досягати успіху!
Quels sont les types de problèmes sur lequel les méthodes de machine learning peuvent-être utilisées ?
De quel nature est un algorithme de descente de gradient ?
Comment initialise t'on un algorithme de descente de gradient en règle générale ?
Considérons un jeu de données , les poids et une fonction d'activation . Quelle sera la réponse d'un perceptron avec les paramètres
Quelle est l'analogie de la dérivée pour une fonction à plusieurs variables ?
Comment choisit-on le taux d'apprentissage dans un algorithme de descente de gradient ?
Etant donné un test évaluant un caractère C, on rappelle que le *rappel* permet d'évaluer la fiabilité du test sur les éléments n'ayant pas le caractère C. Quelle est donc la formule parmi les quatre suivantes permettant de calculer le rappel de ce test ?
On rappelle que l'on note:
- les "vrais négatifs" (VN) sont des données sur lesquelles le test réponds Négatif et la donnée est effectivement Négative; - les "vrais positifs" (VP) sont des données sur lesquelles le test réponds Positif et la donnée est effectivement Positive;- les "faux négatifs" (FN) sont des données sur lesquelles le test réponds Positif et la donnée est Négative; - les "faux positifs" (FP) sont des données sur lesquelles le test réponds Négatif et la donnée est Positive.
Qu'est ce que le vote souple ?
On considère la fonction définie pour tout par:
Quel est la dérivée de cette fonction au point 1 ?
Comment s'entraîne une forêt aléatoire ?