Invatare Automata · 2015 · Sesiune
- Profesor
- Adina Florea
- Anul examenului
- 2015
- Sesiune
- Sesiune
- Serie
- C4
- Grupă
- toate
- Adăugat
- 30 mai 2015 de anonim
1)invatarea pac.ce inseamna o ipoteza de invatare aproximativ corect,
ce inseamna o ipoteza de invatare probabil aproximativ corecta. Explicati semnificatia
celor 2 notiuni pentru invatarea automata si explicati diferentele intre acestea.
2)fie un svm si urmatoarele exemple de invatare (multimi de antrenare):
clasa 1 (1 1) (1 2) (2 1)
clasa 2 (0 0) (1 0) (0 1)
indicati care sunt vectorii suport si gasiti marginea care separa optim clasele
3)Se poate aplica un SVM liniar in cazul unei multimi de antrenare in care exemplele sunt
afectate de zgomot . Si daca nu, cum poate fi modifcat SVM-ul astfel incat sa poata face
clasificarea in acest caz. Explicati.
4)Intr-o retea de tip SOM(Self organizing maps) , nu numai unitatea castigatoare este mutata
catre exemplu dar si unitatile din vecinatatea acesteia. De ce este acest aspect important in metoda
de invatare?
5)2 indivizi reprezentati binar,2 masti, sa se aplice crossover uniform
6) 4 biti cu probabilitate de mutatie 10%.care e probabilitatea de supravietuire a individului
7) Operatorul de eliminare a unui exemplu negativ la algoritmi genetici pentru invatarea regulilor
de decizie
ce inseamna o ipoteza de invatare probabil aproximativ corecta. Explicati semnificatia
celor 2 notiuni pentru invatarea automata si explicati diferentele intre acestea.
2)fie un svm si urmatoarele exemple de invatare (multimi de antrenare):
clasa 1 (1 1) (1 2) (2 1)
clasa 2 (0 0) (1 0) (0 1)
indicati care sunt vectorii suport si gasiti marginea care separa optim clasele
3)Se poate aplica un SVM liniar in cazul unei multimi de antrenare in care exemplele sunt
afectate de zgomot . Si daca nu, cum poate fi modifcat SVM-ul astfel incat sa poata face
clasificarea in acest caz. Explicati.
4)Intr-o retea de tip SOM(Self organizing maps) , nu numai unitatea castigatoare este mutata
catre exemplu dar si unitatile din vecinatatea acesteia. De ce este acest aspect important in metoda
de invatare?
5)2 indivizi reprezentati binar,2 masti, sa se aplice crossover uniform
6) 4 biti cu probabilitate de mutatie 10%.care e probabilitatea de supravietuire a individului
7) Operatorul de eliminare a unui exemplu negativ la algoritmi genetici pentru invatarea regulilor
de decizie