Machine Learning and Inductive Inference: verschil tussen versies
Naar navigatie springen
Naar zoeken springen
Geen bewerkingssamenvatting |
Geen bewerkingssamenvatting |
||
| Regel 1: | Regel 1: | ||
Vragen ML 20/06/05 VM | Vragen ML 20/06/05 VM | ||
1. Eploration-exploitation trade- | 1. Eploration-exploitation trade-off bij reinforcement learning. Zijn er bij andere methodes gelijkaardige trade-offs? | ||
2. Hoe kan overfitting vermeden worden bij decision trees, rule learning en instance based learning. | 2. Hoe kan overfitting vermeden worden bij decision trees, rule learning en instance based learning. | ||
Versie van 22 jun 2005 08:48
Vragen ML 20/06/05 VM
1. Eploration-exploitation trade-off bij reinforcement learning. Zijn er bij andere methodes gelijkaardige trade-offs?
2. Hoe kan overfitting vermeden worden bij decision trees, rule learning en instance based learning.
3. Bij lineaire SVM is er een maximum margin classifier. Is die er ook bij niet-lineaire SVM?
4. Accuracy A groter als accuracy B. Is het mogelijk dat bij ROC analyse B beter is dan A?
5. Oef op nearest neighbour.
6. De grootte bepalen van de bezochte hypothese ruimte bij een example-driven en no example-driven rule learning algoritme.