5 Questions
Quel est le lien entre l'estimation de la fonction de régression et la classification?
La fonction de régression est utilisée pour prédire des valeurs numériques, tandis que la classification est utilisée pour prédire des catégories.
Qu'est-ce qui distingue un problème de régression d'un problème de classification?
Un problème de régression concerne la prédiction de valeurs numériques, tandis qu'un problème de classification concerne l'attribution d'observations à des catégories prédéfinies.
Dans quel cas Y est-il considéré comme un ensemble fini?
$Y = R$
Quelle est la signification d'un echantillon d'observations $D_n = igrace{(X_i , Y_i )1ackslash leq iackslash leq n }$?
$D_n$ représente un ensemble d'observations compose d'une paire $(X_i , Y_i )$, ou $X_i$ est un vecteur dans $R^d$ et $Y_i$ est sa valeur associee dans l'espace $Y$.
Quelle affirmation caractérise correctement un problème de regeession par rapport a un probleme de classification?
Dans un problème de regeession, la variable cible est continue, tandis que dans un problème de classification, la variable cible est discrète.
Ce quiz se concentre sur la méthode non linéaire en apprentissage supervisé, en particulier sur les classifieurs plus proches voisins K-NN. Il explore le lien entre l'estimation de la fonction de régression et la classification, ainsi que les concepts fondamentaux des classifieurs plus proches voisins.
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