Stránka 1 z 1

[NAIL029] Strojové učení

Napsal: 22. 1. 2010 16:50
od looky
Kdo chodil na přednášky (pokud vůbec někdo), co všechno se letos probralo? Tady z fóra jsem pochopil, že každý rok je to jinak, tak bych byl vděčný za jakékoliv aktuální informace...

Re: [NAIL029] Strojové učení

Napsal: 23. 1. 2010 19:27
od matoman
No tiez by sa mi zisla tato informacia, na prednasky som chodil po rozhodovacie stromy, potom uz nie.... /-:

Re: [NAIL029] Strojové učení

Napsal: 25. 1. 2010 17:46
od schaschek
Pokud vím, tak se prošly všechny slajdy kromě těch označených jako "z dřívějška". Zkoušet by se mělo všechno kromě MARS a ILP.

Re: [NAIL029] Strojové učení

Napsal: 25. 1. 2010 21:46
od Myshaak
schaschek píše:Pokud vím, tak se prošly všechny slajdy kromě těch označených jako "z dřívějška". Zkoušet by se mělo všechno kromě MARS a ILP.
Dovolim si malinko upresnit - MARS se ani neprednasel, ani se nebude zkouset. Ze slajdu "z drivejska" se letos proslo ILP a prostor hypotez & PAC. Tyto posledni 2 prednasky nemely byt zkouseny u predterminu, ale zrejme se na to muze zeptat na radnem terminu. (U PAC jsem si jisty, tam rikala, ze by rada, abysme vedeli, co to je - a ILP vzhledem k tomu, ze bylo odprednaseno driv, by tam imho take mohlo byt)

Re: [NAIL029] Strojové učení

Napsal: 27. 1. 2010 17:39
od matoman
Tak dnes 27.1.2010 som dostal tieto otazky
Najprv Support Vector machines - kde som toho velmi ale nevedel (nevedel som vysledne vzorce ani odvodenie) iba popis a trochu som sa zamotal nad tym ked mozeme obmedzit pocet chybnych prikladov,
Doplnujucu otazku som mal Prerezavanie v rozhodovacich stromoch (po vytvoreni, ze kedy a kde a preco sa to prerezava)
hodnotenie bolo vyborne, sam sebe by som jednicku asi nedal.

Dalej som pocul nieco o prekliati dimenzionaloty, EM modely...

Re: [NAIL029] Strojové učení

Napsal: 28. 1. 2010 11:17
od Myshaak
Taky jsem vcera sel. A ne se zrovna dobrymi pocity - precejen te matematiky tam obcas na muj vkus bylo moc. Ale zkousejici to nijak tvrde nevyzaduje.

Mne dala otazku EM algoritmus s tim, ze to je "ta tezka otazka", kdybych pry chtel zacit s necim lehcim (tedy asi kdybych se chtel spokojit s nejakou horsi znamkou), tak at si pripravim k-means.
Nakonec se me jeste jako doplnujici otazku zeptala, co to je "maximalizace verohodnosti".