answer:As an ML specialist, let's analyze the situation at hand. The accuracy of a classifier trained on the MNIST dataset can heavily depend on the quantity and quality of the training data as well as the model's ability to generalize from that data. In your experiment, you've trained Support Vector Machine (SVM) classifiers with both Radial Basis Function (RBF) kernels and linear kernels on varying sizes of training sets—one sample and 785 samples—for 'noisy' and 'clean' versions of digits. The accuracy of classifiers trained on a single sample is around 50% for both 'noisy' and 'clean' digits, which is close to random guessing for a 10-class classification problem such as MNIST. This is expected because training on a single data point doesn't provide the classifier any meaningful information to capture the underlying patterns that differentiate the digits; hence it cannot generalize. When you increase the training samples to 785, the accuracy improves dramatically to over 96% for 'noisy' digits and over 97% for 'clean' digits using an RBF-SVM. This indicates that with more data, the SVM with an RBF kernel is able to learn a more complex decision boundary that generalizes well to the unseen test data. For linear SVM, even with a single sample, the performance remains around 50% indicating, as before, that a single training point does not provide the linear SVM with any generalizable pattern. Linear SVMs have less capacity for capturing complex patterns compared to RBF-SVMs but are usually faster and require less tuning. Given that the MNIST dataset contains complex patterns that may not be linearly separable, linear SVMs are expected to underperform unless given a substantial amount of training data. The ‘noisy’ versus ‘clean’ digit accuracy differences stem from the fact that models find it easier to learn patterns from clean data due to lower levels of ambiguity and distortion. However, properly regularized models can still perform quite well on noisy data as indicated by the high accuracy figures for the RBF-SVM trained on 785 noisy samples. The takeaway is that the SVM's performance depends on the size and quality of the training dataset and kernel choice. RBF kernels, which can model non-linear decision boundaries, tend to perform better on complex image data when given enough samples, as seen in your experiment. A single training example is insufficient for learning; this is why the accuracy is near-random. Only with a sufficient number of training examples can the SVM begin to generalize effectively, translating into a higher accuracy on the test dataset.

answer:Щоб знайти вартість 100 грамів для обох пачок, давайте спершу визначимо ціну за один грам кожної пачки, а потім помножимо цю ціну на 100. **Велика пачка (500 грам):** - Ціна за 500 грам: 4,99 євро - Ціна за 1 грам = 4,99 євро / 500 грам = 0,00998 євро за грам **Мала пачка (250 грам):** - Ціна за 250 грам: 2,99 євро - Ціна за 1 грам = 2,99 євро / 250 грам = 0,01196 євро за грам Тепер ми можемо розрахувати вартість 100 грам для кожної пачки: **Велика пачка:** - Вартість 100 грам = 0,00998 євро/грам * 100 грам = 0,998 євро **Мала пачка:** - Вартість 100 грам = 0,01196 євро/грам * 100 грам = 1,196 євро Отже, 100 грам з великої пачки буде коштувати приблизно 0,998 євро, а з малої пачки — близько 1,196 євро.

answer:Тиск, який чинить стіл на підлогу, можна розрахувати за формулою: [ P = frac{F}{A} ] де ( P ) - тиск, ( F ) - сила (в даному випадку вага стола), а ( A ) - площа, на яку діє ця сила (площа основи ніжки стола). Спершу переведемо масу стола у вагу (силу), використовуючи прискорення вільного падіння (g), яке становить приблизно 9.81 м/с²: [ F = m cdot g ] [ F = 5 , text{кг} cdot 9.81 , text{м/с}² ] [ F = 49.05 , text{Н} ] Тепер розрахуємо площу основи однієї ніжки стола: [ A = a cdot b ] [ A = 2.5 , text{см} cdot 2.5 , text{см} ] [ A = 6.25 , text{см}² ] Оскільки в системі СІ площа повинна бути в метрах квадратних, переведемо сантиметри квадратні в метри квадратні: [ A = 6.25 , text{см}² times left(frac{1 , text{м}}{100 , text{см}}right)^2 ] [ A = 6.25 times 10^{-4} , text{м}² ] Тепер можемо розрахувати тиск однієї ніжки: [ P = frac{49.05 , text{Н}}{6.25 times 10^{-4} , text{м}²} ] [ P = 78480 , text{Па} ] Однак, оскільки у стола зазвичай чотири ніжки, загальний тиск, який стіл чинить на підлогу, буде розподілений між усіма ніжками. Тому загальна площа, на яку діє вага стола, буде в чотири рази більшою: [ A_{text{загальна}} = 4 cdot A ] [ A_{text{загальна}} = 4 cdot 6.25 times 10^{-4} , text{м}² ] [ A_{text{загальна}} = 2.5 times 10^{-3} , text{м}² ] Тепер розрахуємо загальний тиск: [ P_{text{загальний}} = frac{49.05 , text{Н}}{2.5 times 10^{-3} , text{м}²} ] [ P_{text{загальний}} = 19620 , text{Па} ] Отже, тиск, який чинить стіл на підлогу, становить приблизно 19620 Паскалів (Па).

answer:а) Схема смешанного соединения будет выглядеть следующим образом: первый резистор ( R_1 ) соединен последовательно с параллельным соединением второго ( R_2 ) и третьего ( R_3 ) резисторов. ``` +---R1---+---+ | | R2 R3 | | +--------+---+ ``` б) Чтобы определить общее сопротивление, сначала найдем эквивалентное сопротивление параллельно соединенных резисторов ( R_2 ) и ( R_3 ): [ frac{1}{R_{text{параллель}}} = frac{1}{R_2} + frac{1}{R_3} ] [ frac{1}{R_{text{параллель}}} = frac{1}{4 , text{Ом}} + frac{1}{6 , text{Ом}} ] [ frac{1}{R_{text{параллель}}} = frac{3}{12 , text{Ом}} + frac{2}{12 , text{Ом}} ] [ frac{1}{R_{text{параллель}}} = frac{5}{12 , text{Ом}} ] [ R_{text{параллель}} = frac{12 , text{Ом}}{5} = 2.4 , text{Ом} ] Теперь общее сопротивление цепи, где ( R_1 ) соединен последовательно с ( R_{text{параллель}} ): [ R_{text{общ}} = R_1 + R_{text{параллель}} ] [ R_{text{общ}} = 3 , text{Ом} + 2.4 , text{Ом} ] [ R_{text{общ}} = 5.4 , text{Ом} ] в) Сила тока в цепи определяется по закону Ома: [ I = frac{U}{R_{text{общ}}} ] [ I = frac{54 , text{В}}{5.4 , text{Ом}} ] [ I = 10 , text{А} ] Напряжение на третьем резисторе ( U_3 ) будет таким же, как и на втором резисторе, так как они соединены параллельно: [ U_3 = I cdot R_3 ] [ U_3 = 10 , text{А} cdot 6 , text{Ом} ] [ U_3 = 60 , text{В} ] Однако, поскольку общее напряжение в цепи составляет 54 В, а напряжение на параллельном соединении не может превышать это значение, то напряжение на третьем резисторе также будет 54 В, деленное на сумму напряжений на обоих параллельных резисторах, что равно 54 В. Таким образом, ( U_3 = 54 , text{В} ). г) Мощность тока в третьем резисторе: [ P_3 = I^2 cdot R_3 ] [ P_3 = 10^2 , text{А}^2 cdot 6 , text{Ом} ] [ P_3 = 100 , text{А}^2 cdot 6 , text{Ом} ] [ P_3 = 600 , text{Вт} ] Работа тока за 20 минут (1200 секунд): [ A = P_3 cdot t ] [ A = 600 , text{Вт} cdot 1200 , text{с} ] [ A = 720000 , text{Дж} ] [ A = 720 , text{кДж} ] Итак, мощность тока в третьем резисторе составляет 600 Вт, а работа тока за 20 минут — 720 кДж.