Exam Partiel

Question 1

K-plis combien d’entraînements ?

Answer 1

K

Question 2

Décision probabiliste avec option de rejet. Décision (relation avec lambda)

Answer 2

Rejet si P(Ci|x) < 1- lambda

Question 3

Pourquoi classifieurs complexes ont une variance plus élevée?

Answer 3

Ils tendent à mieux coller aux données ce qui réduit leur biais mais augmente leur variance. Ils sont plus enclin à overfitter.

Question 4

Variance nulle est independance

Answer 4

Pourquoi var. nulle implique pas indépendance?

Question 5

Classement param. Lois normales. Comment obtenir des frontières lineaires ?

Answer 5

Cf les simplifications. (Cov egales et partagée etc..

Question 6

Kppv et hart et wilson.

Answer 6

Filtrer avec Wilson et Condenser avec Hart.

L’inverse ne donne rien car le filtrage retirerait des données réputées suffisantes pour classer d’après Hart.

Question 7

Régularisation en app. Supervisé

Answer 7

Quantifier la complexifier du modele, l’intégrer dans la fonction à minimiser. Pour choisir le modèle le plus simple à performance égales.