Предмет: Русский язык, автор: vov25323046

сочинить рассказ на тему перемена.

опорные слова: урок, звонок, вставать, парты, звенеть, идти, дружно, коридор, играть, весело, столовая, завтрак, готовиться. следующий

Ответы

Автор ответа: Fridays

Скоро лолжен был начаться урок. И вдруг прозвенел звонок. Все дети побежали в класс и встали у своих парт. Закончился урок. Все дети дружно пошли в коридор играть. Им было весело. Через урок дети пошли в столовую на завтрак. Нужно опять готовиться к следующем уроку.

Автор ответа: arina577

Перед тем как идти дружно в школу, у ребят был завтрак.Потом они пришли и ждали пока прозвенит звонок,ждали в коридоре.Им было скучно и они начали играть в камень,ножницы,бумага.После звонка они весело побежали в кабинет.Там они приготовились к уроку.Они сели за парты.И пришел учитель.Он начал их учить.Вот у них прошел урок.И начал звенеть звонок.И они все побежали в столовую.

Предыдущий вопрос

Следующий вопрос

Похожие вопросы

Предмет: Русский язык, автор: дюха50

прочитайте.почему славянские языки называются родственными ? вы пишите слова с выдилинными буквами и объясните их написание

1 год назад

Предмет: Русский язык, автор: isa222

Пожалуйста помогите что как на тетрадей писать номер 2

1 год назад

Предмет: Русский язык, автор: позитив123

Запиши 3 распр предложений и 3 не распр предложений

1 год назад

Предмет: География, автор: taisa92

СРАВНИТЬ АФРИКУ И ЕВРАЗИЮ !!!! ПОЖАЛУЙСТА!! УМОЛЯЮ!!

7 лет назад

Предмет: Информатика, автор: cusatowa

Помогите с информатикой
1) Для решения какого класса задач применяется логистическая регрессия?
1. Регрессия.
2. Классификация.
3. Кластеризация.
4. Генерация изображений.

2) О чём говорит значение сигмоидной функции в логистической регрессии, равное 0.9?
1. Вероятность принадлежности классу 1 равна 0.9.
2. Вероятность принадлежности классу 0 равна 0.9.
3. Вероятность принадлежности классу 0 равна 0.1.
4. Вероятность принадлежности классу 1 равна 0.1.

3) Какие базовые алгоритмы можно использовать в бэггинге?
1. Логистическая регрессия.
2. Дерево решений.
3. Любой алгоритм классификации.
4. Никакой из перечисленных.

4) Какие базовые алгоритмы можно использовать в случайном лесе?
1. Линейная регрессия.
2. Логистическая регрессия.
3. Дерево решений.
4. Любой алгоритм классификации.

5) В задаче классификации для одного объекта получены следующие предсказания классов: 0, 0, 1, 0, 1. Каким будет итоговый ответ в бэггинге?

6) В задаче классификации для одного объекта получены следующие предсказания классов: 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1. Каким будет итоговый ответ в бэггинге?

7) В задаче регрессии для одного объекта получены следующие предсказания: 7, 9, 8, 7, 5, 6. Каким будет итоговый ответ в бэггинге? Ответ округлите до целых.

8) Пусть в случайном лесе в задаче регрессии на 10 деревьях был получен ответ 7,5. Ещё одно дерево выдало на том же объекте ответ 13. Каким будет итоговый ответ композиции из всех 11 деревьев?

9) Для чего в случайном лесу для каждого базового алгоритма случайно выбираются и множество объектов, и множество признаков в каждой вершине? Выберите ВСЕ верные ответы.
1. Для эффективного ограничения зависимости признаков друг от друга.
2. Чтобы в признаки не попала информация о целевой переменной.
3. Так можно построить более устойчивую к переобучению композицию.

10) Какие существуют недостатки у ансамблей моделей? Выберите ВСЕ верные ответы.
1. В ансамбле становится невозможным хранить все обучающие данные
2. Предсказание занимает слишком большое время
3. Ансамбль алгоритмов трудно визуализировать
4. Их можно создавать только на основе линейных моделей

7 лет назад