Podcast
Questions and Answers
Ce caracterizează regulile unidimensionale în mineritul pattern-urilor frecvente?
Ce caracterizează regulile unidimensionale în mineritul pattern-urilor frecvente?
- Genera reguli la multiple nivele de abstractizare.
- Include asocieri între prezența și absența item-urilor.
- Implica asocieri între item-uri din mai multe dimensiuni.
- Implica asocieri între item-uri dintr-o singură dimensiune. (correct)
Care este principalul scop al învățării supervizate?
Care este principalul scop al învățării supervizate?
- De a construi un model pentru a prezice ieșirile dorite pe baza intrărilor. (correct)
- De a genera reguli de asociere în mod automat.
- De a analiza datele fără exemple antrenament.
- De a identifica doar clasele întărite ale datelor.
Ce reprezintă centroidul într-un classifier?
Ce reprezintă centroidul într-un classifier?
- O distanță arbitrary între două clase.
- Un punct aleator în spatiul de date.
- Un set de reguli extrase din date.
- O valoare medie a tuturor membrilor dintr-o clasă. (correct)
Cum se determina granița dintre două clase în clasificadorul Rocchio?
Cum se determina granița dintre două clase în clasificadorul Rocchio?
Care dintre următoarele este o caracteristică a regulilor de asociere cantitativă?
Care dintre următoarele este o caracteristică a regulilor de asociere cantitativă?
Care metodă de extragere a regulilor implică analize la niveluri diferite de abstractizare?
Care metodă de extragere a regulilor implică analize la niveluri diferite de abstractizare?
Ce tip de regulă implică predicția pe baza datelor de intrare?
Ce tip de regulă implică predicția pe baza datelor de intrare?
Care dintre următoarele opțiuni descrie cel mai bine regulile de asociere booleană?
Care dintre următoarele opțiuni descrie cel mai bine regulile de asociere booleană?
Care este o metodă de clasificare utilizată în învățarea supervizată?
Care este o metodă de clasificare utilizată în învățarea supervizată?
Ce tip de reguli se ocupă cu asocierile între item-uri din dimensiuni diferite?
Ce tip de reguli se ocupă cu asocierile între item-uri din dimensiuni diferite?
Ce afirmatie descrie modelul învățării supervizate?
Ce afirmatie descrie modelul învățării supervizate?
Cum este definit centroidul unei clase în clasificatorul Rocchio?
Cum este definit centroidul unei clase în clasificatorul Rocchio?
Ce implică analiza datelor în mineritul de pattern-uri frecvente?
Ce implică analiza datelor în mineritul de pattern-uri frecvente?
Care dintre următoarele descrie cel mai bine regulile extrase la un singur nivel de abstractizare?
Care dintre următoarele descrie cel mai bine regulile extrase la un singur nivel de abstractizare?
Ce caracteristică definește un model de învățare non-supervizată?
Ce caracteristică definește un model de învățare non-supervizată?
Care este semnificația unei regulă de asociere cantitativă?
Care este semnificația unei regulă de asociere cantitativă?
Flashcards
Contoare de item-uri identice
Contoare de item-uri identice
Contoare care identifică apariția a două item-uri identice în arborele FP, dar pe ramuri diferite pornind din nodul rădăcină.
Mineritul pattern-urilor frecvente
Mineritul pattern-urilor frecvente
Procesul de identificare a regulilor de asociere între item-uri din seturi de date.
Reguli unidimensionale
Reguli unidimensionale
Reguli de asociere care implică relații între item-uri provenind din aceeași dimensiune.
Reguli multidimensionale
Reguli multidimensionale
Signup and view all the flashcards
Extragerea regulilor la un singur nivel de abstractizare
Extragerea regulilor la un singur nivel de abstractizare
Signup and view all the flashcards
Extragerea regulilor la diferite nivele de abstractizare
Extragerea regulilor la diferite nivele de abstractizare
Signup and view all the flashcards
Reguli booleene
Reguli booleene
Signup and view all the flashcards
Reguli cantitative
Reguli cantitative
Signup and view all the flashcards
Învățarea supervizată
Învățarea supervizată
Signup and view all the flashcards
Clasificatorul Rocchio
Clasificatorul Rocchio
Signup and view all the flashcards
Centroidul unei clase
Centroidul unei clase
Signup and view all the flashcards
Granița dintre două clase
Granița dintre două clase
Signup and view all the flashcards
Clasificarea unui punct nou
Clasificarea unui punct nou
Signup and view all the flashcards
Study Notes
Mineritul pattern-urilor frecvente
- Implică identificarea regulilor de asociere prin metode și algoritmi diverși.
- Algoritmii de extragere a regulilor de asociere se pot clasifica după:
- Numărul de dimensiuni al datelor:
- Reguli unidimensionale (asocieri între item-uri dintr-o singură dimensiune)
- Reguli multidimensionale (asocieri între item-uri din mai multe dimensiuni).
- Nivelul de abstractizare:
- Reguli pe un singur nivel de abstractizare (un singur nivel de detaliu)
- Reguli la diferite nivele de abstractizare (multiple nivele de detaliu, analiză detaliată și complexă).
- Tipul de valori:
- Reguli de asociere booleană (prezența sau absența item-urilor)
- Reguli de asociere cantitativă (asocieri între item-uri sau atribute cantitative).
- Numărul de dimensiuni al datelor:
Metode de învățare
- Învățare supervizată: utilizează exemple de antrenament (perechi intrare-ieșire, X, Y) pentru construirea unui model care prezice ieșirea (Y) pe baza intrării (X). Exemple: clasificare și predicție.
Clasificatorul Rocchio
- Folosește centroizi pentru a defini granițele de separare între clase.
- Centroid: "centrul de greutate" al membrilor din aceeași clasă.
- Formula de calcul a centroidului unei clase cc (formula nu este furnizată).
- Granița dintre două clase: set de puncte la egală distanță de doi centroizi (linie sau hiperplan).
- Clasificarea unui punct nou: se verifică zona în raport cu centroizii, atribuindu-i clasa celui mai apropiat centroid.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Description
Acest quiz se concentrează pe mineritul pattern-urilor frecvente, detaliind identificarea regulilor de asociere și algoritmii aferenți. Veți explora clasificarea regulilor în funcție de dimensiuni, nivelul de abstractizare și tipul de valori. Testați-vă cunoștințele despre metodele de învățare aplicate în acest domeniu.
