Mineritul pattern-urilor frecvente
16 Questions
1 Views

Choose a study mode

Play Quiz
Study Flashcards
Spaced Repetition
Chat to lesson

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

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?

  • 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?

  • 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?

    <p>Prin stabilirea unui hyperplan care separă cele două clase.</p> Signup and view all the answers

    Care dintre următoarele este o caracteristică a regulilor de asociere cantitativă?

    <p>Include asocieri între item-uri sau atribute cantitative.</p> Signup and view all the answers

    Care metodă de extragere a regulilor implică analize la niveluri diferite de abstractizare?

    <p>Extragerea regulilor la diferite nivele de abstractizare.</p> Signup and view all the answers

    Ce tip de regulă implică predicția pe baza datelor de intrare?

    <p>Reguli extrase din clasificare și predicție.</p> Signup and view all the answers

    Care dintre următoarele opțiuni descrie cel mai bine regulile de asociere booleană?

    <p>Se concentrează pe asocieri între prezența sau absența item-urilor.</p> Signup and view all the answers

    Care este o metodă de clasificare utilizată în învățarea supervizată?

    <p>Clasificatorul Rocchio</p> Signup and view all the answers

    Ce tip de reguli se ocupă cu asocierile între item-uri din dimensiuni diferite?

    <p>Reguli de asociere multidimensionale</p> Signup and view all the answers

    Ce afirmatie descrie modelul învățării supervizate?

    <p>Folosește perechi intrare-ieșire pentru antrenament</p> Signup and view all the answers

    Cum este definit centroidul unei clase în clasificatorul Rocchio?

    <p>Ca centrul de greutate al membrilor din aceeași clasă</p> Signup and view all the answers

    Ce implică analiza datelor în mineritul de pattern-uri frecvente?

    <p>Identificarea regulilor de asociere</p> Signup and view all the answers

    Care dintre următoarele descrie cel mai bine regulile extrase la un singur nivel de abstractizare?

    <p>Se concentrează pe o singură dimensiune</p> Signup and view all the answers

    Ce caracteristică definește un model de învățare non-supervizată?

    <p>Analiza datelor fără utilizarea unui set de antrenament</p> Signup and view all the answers

    Care este semnificația unei regulă de asociere cantitativă?

    <p>Impune asocieri între item-uri cuantificate</p> Signup and view all the answers

    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).

    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.

    Quiz Team

    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.

    More Like This

    Use Quizgecko on...
    Browser
    Open
    Browser
    Browser