Укажите все правильные ответы.
На получение прогнозирующих результатов направлены методы:

• алгоритм k-медианы
• баесовские сети
• линейная регрессия
• метод ближайшего соседа
• нейронные сети

Другие предметы Колледж Прогнозирование и методы машинного обучения прогнозирующие результаты алгоритм k-медианы байесовские сети линейная регрессия метод ближайшего соседа нейронные сети Новый

Для того чтобы определить, какие методы направлены на получение прогнозирующих результатов, давайте рассмотрим каждый из предложенных методов по отдельности.

• Алгоритм k-медианы: Этот метод используется для кластеризации данных, а не для прогнозирования. Он группирует данные в кластеры, но не делает предсказания. Поэтому этот метод не подходит.
• Баесовские сети: Это вероятностные графические модели, которые могут использоваться для прогнозирования. Они позволяют делать выводы о вероятностях различных событий. Таким образом, этот метод подходит для прогнозирования.
• Линейная регрессия: Это один из самых распространенных методов для прогнозирования. Он используется для нахождения зависимости между переменными и позволяет предсказывать значения одной переменной на основе другой. Этот метод также подходит.
• Метод ближайшего соседа: Этот метод используется для классификации и регрессии. Он основывается на том, что объекты, находящиеся близко друг к другу, имеют схожие характеристики. Поэтому метод ближайшего соседа также можно использовать для прогнозирования.
• Нейронные сети: Это мощный инструмент для прогнозирования, особенно в сложных задачах. Нейронные сети могут моделировать сложные зависимости и использоваться в различных областях, таких как обработка изображений и временные ряды. Этот метод также подходит для прогнозирования.

Итак, правильные ответы на ваш вопрос:

• Баесовские сети
• Линейная регрессия
• Метод ближайшего соседа
• Нейронные сети

Таким образом, из предложенных методов для получения прогнозирующих результатов подходят: баесовские сети, линейная регрессия, метод ближайшего соседа и нейронные сети.