Microsoft Word BaiTapHocMay doc Môn Trí tuệ nhân tạo Giảng viên Tô Hoài Việt 1/2 Bài tập Học máy Câu 1 Cho bảng quan sát sau STT Vóc dáng Quốc tịch Gia cảnh Nhóm 1 Nhỏ Đức Độc thân A 2 Lớn Pháp Độc th[.]
Mơn: Trí tuệ nhân tạo Giảng viên: Tơ Hồi Việt Bài tập Học máy Câu Cho bảng quan sát sau: STT Vóc dáng Nhỏ Lớn Lớn Nhỏ Lớn Lớn Lớn Nhỏ Nhỏ Quốc tịch Đức Pháp Đức Ý Đức Ý Ý Đức Pháp Gia cảnh Độc thân Độc thân Độc thân Độc thân Có gia đình Độc thân Có gia đình Có gia đình Có gia đình Nhóm A A A B B B B B ? Hãy sử dụng phương pháp định danh để xác định điều kiện cho Nhóm Câu Cho bảng quan sát rút từ thị trường chứng khoán sau: Mẫu 10 11 Thời gian Cũ Mới Trung bình Trung bình Mới Cũ Cũ Trung bình Trung bình Mới Mới Cạnh tranh Có Có Khơng Có Khơng Khơng Khơng Khơng Có Khơng Có Loại Phần mềm Phần mềm Phần mềm Phần mềm Phần cứng Phần mềm Phần cứng Phần cứng Phần cứng Phần mềm Phần cứng Lợi nhuận Giảm Tăng Tăng Giảm Tăng Giảm Giảm Tăng Giảm Tăng ? Hãy sử dụng thuật toán định danh để xác định điều kiện việc Tăng hay Giảm Lợi nhuận Câu Từ định xây dựng, rút tập luật phân lớp dự đốn cho mẫu chưa có định Câu Một phiên khác thuật toán ID3 sử dụng Informatic Gain thay cho entropy để chọn thuộc tính định Cơng thức tính Informatic Gain sau: Gain(A) = Entropy(S) – Entropy(A) Trong đó: 1/2 Mơn: Trí tuệ nhân tạo Giảng viên: Tơ Hồi Việt S: tập mẫu A: thuộc tính Entropy(S): độ hỗn loạn tập S Entropy(A): độ hỗn loạn trung bình thuộc tính A (theo cơng thức lớp) Em có nhận xét độ đo (nó có tương tự với entropy hay khơng, lựa chọn thuộc tính tốt nào)? Vận dụng độ đo để thực câu 1, Câu Sử dụng thuật tốn ILA Nạve Bayes để thực lại tập 1, 2/2 ...Mơn: Trí tuệ nhân tạo Giảng viên: Tơ Hồi Việt S: tập mẫu A: thuộc tính Entropy(S): độ hỗn loạn tập S Entropy(A): độ hỗn loạn trung bình thuộc tính A (theo cơng thức lớp)... thuộc tính tốt nào)? Vận dụng độ đo để thực câu 1, Câu Sử dụng thuật tốn ILA Nạve Bayes để thực lại tập 1, 2/2