Какой из следующих методов использует градиентный спуск для уменьшения ошибки?
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина посвящена изучению принципов разработки и оптимизации алгоритмов, формируя у обучающихся навыки логического мышления и эффективного решения вычислительных задач. В рамках курса рассматриваются основные методы анализа алгоритмов, их сложность и применение в реальных IT-проектах. Студенты осваивают техники написания чистого и производительного кода, что является ключевым для успешной карьеры в программировании и смежных областях. Практические задания помогают закрепить теорию и развить умение выбирать оптимальные подходы для различных задач.
Варианты ответа:
- AdaBoost
- XGBoost
- Кластеризация
- Дерево решений
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- ……. является эффективным алгоритмом для работы с разреженными данными.
- В какое время обучения XGBoost учитывает регуляризацию для улучшения обобщающей способности?
- Метод, который последовательно обучает модели на основе ошибок предыдущей, называется …….
- Какой алгоритм использует взвешивание обучающих экземпляров для улучшения модели?
- Параметр learning_rate определяет ……. в модели XGBoost.