Ovu stranicu je najbolje pregledavati u modernom internet pregledniku s omogućenim JavaScriptom.

[STRUCE1] Gradivo

bodilyfluids

prx_xD jos skrolanja 5 sekundi gore i nasao bi 4. sheriffHorsey


matrica

OVDJE mozete pronaci sve zadatke sa ispita za ZI i neke za ucenje.

Mozda nekome pomogne pri sutrasnjem ponavljanju ili kasnije… 😅

ako nekome treba dio za MI bacite kom


Bananaking

matrica <3


matrica

matrica

update: evo i za MI, nije toliko sredeno u nedostatku vremena, ali nadam se da ce pomoci 😊


bodilyfluids

Ducky ima dosta primjera gdje se za bayesovu mrežu prebrojavaju parametri, pogledaj jedan od njih. Treba samo raskinut, odnosno dodat vezu pa usporediti broj parametra s orginalom, trivijalan zadatak

Ovdje ima primjer sličnog matrica


Bananaking

Daeyarn imaš ovdje matrica matrica bilježnice sa riješenim svim zadacima s ispita iz vježbi, i prvi i drugi dio gradiva


bodilyfluids


Zna netko objasnit ovaj? S prošlogodišnjeg ZI, rješenjima piše da je A točno, ali ako je tema članka već brexit, riječ brexit sama po sebi nebi trebala dodatno utjecati na pojavu riječi UK.


matrica

Dragi prijatelj strojnog učenja obzirom da ocekujes rijec brexit u clancima u brexitu, bas kao i uk - to bi znacilo da te dvije rijeci nisu uvjetno nezavisne u kateogriji clanaka koji pricaju o brexitu, to sto je tema brexit ne utjece. c i d su cini mi se jasni sami po sebi. b nije jer ne ocekujemo da ce se rijec brexit pojavljivati u clancima cija tema nije brexit, a u takvim clancima bi se recimo mogla pojaviti rijec konzum, tj skup tema koje se ne bave brexitom smo dodatno suzili na skup tema koje u sebi imaju i konzum. dakle ako nista, metodom eliminacije dolazis do istog odg


-Ivan-

Dragi prijatelj strojnog učenja Taj zadatak je odbačen prošle godine tj. rekli su da nije imao točno rješenje


bodilyfluids

matrica

obzirom da ocekujes rijec brexit u clancima u brexitu, bas kao i uk - to bi znacilo da te dvije rijeci nisu uvjetno nezavisne u kateogriji clanaka koji pricaju o brexitu

sori, nije mi baš jasno i dalje… Ovaj zadatak je riješen na predavanju i ovdje A nije točan odgovor “jer riječ pandemija u temama o covidu ne pridonosi nikakvu informacijsku dobit”.

Kako se ova situacija razlikuje od prethodnog zadatka? Ako je tema o brexitu, pretpostavljam da pojava riječi brexit neće ništa promijeniti u vjerojatnostima?


Sulejman

matrica Zasto je d) jasan po sebi. Da je tema brexita i da se spominje konzum rekao bi da ce se ostatak teksta odnosit na utjecaj brexita na trgovine u hrvatskoj i mozda se uopce ne spomene uk. Sam ja neš krivo skužio ili?


matrica

Dragi prijatelj strojnog učenja okej, kuzim, kontradiktorno je samo po sebi. Jedino bih i dalje ostala pri tom odgovoru zbog drugih ponudenih. Ako ovo dode na ZI, lagani prigovor setacu.


bodilyfluids

Sulejman U zadatku se dosta da filozofirati pa su ga vjerojatno zato maknuli. Pod D) se gleda koja je vjerojatnost da se u clanku koji prica o brexitu spominje rijec “Ujedinjeno Kravljevstvo”. IMO, kad je vec tema brexit to ce imate toliko veliki utjecaj na pojavu rijeci “Ujedinjeno Kraljevstvo” da utjecaj uvjeta “Konzum” postaje zanemariv.


BillIK

Može pomoć s ovim? Ne dobivam ni jedan od ponuđenih rezultata


bodilyfluids

BillIK Mislim da dobiš “točan” odgovor kada pribrojiš onu konstantu s pi. Iz nekog razloga su je uvrstili.


Sulejman

BillIK


bodilyfluids

Ducky jesi skužio? Ne mogu shvatit LL2* >= LL3*


Rene

Dragi prijatelj strojnog učenja pa oba modela imaju isti broj komponenti i dijeljenu kov. Matricu. Jedino u cemu se razlikuju je to sto H2 koristi k-means za inicijalizirati sredista a H3 to radi nasumicno. Moze se diskutirati da nasumicno mozda bas pogodi savrseno, ali u zadatku pise da ponavljas to 100 puta i uzmes prosjek, pa je za ocekivati da ce H2 biti bolji od H3 tj. LL2>=LL3


Tootha

Bananaking Možeš rješiti i računanjem apriornih vjerojatnosti iz sjecišta desnog grafa.
U x = -5 vrijedi P(y=1)P(x=-5 | y=1) = P(y=2)P(x=-5 | y = 2). Nazivnik se ovdje može maknuti jer je jednak za oba slučaja.
U x = 10 vrijedi P(y=2)P(x=10 | y=2) = P(y=3)P(x=10 | y=3). Izglednosti u ovim jednadžbama možeš dobiti egzaktno preko formule za Gaussovu distribuciju. Kada dobiješ te vrijednosti možeš izraziti P(y=1) i P(y=3) preko P(y=2). Iskoristi još P(y=1) + P(y=2) + P(y=3) = 1 da dobiješ P(y=2) i preko toga dobiješ P(y=1) i P(y=3).

Napomena:
U zadatku koriste notaciju N(mi, sigma)] umjesto N(mi, sigma2).


Me1


zasto tu ne dodaju K-1 u broj parametara u svakom retku, a kod pojednostavljenja koja se nalaze odma iznad tablice dodaju? npr. ovaj zadnji redak odgovara 3.pojednostavljanju ali broj parametara nije isti


Ducky

jel kuži tko zašto je mijenja za 12?
oke, imam teoriju, al neznam jel točna…


Rene

Ducky to je opet prebrojavanje parametara za bayesov klasifikator, imas slicnih vec rjesenih u temi
Moze se rjesit preko formula za broj parametara, ali meni je lakše ić po mreži:
H1: treba ti 2 parametra za P(y), za svaku od 3 vrijednosti y ti treba po 2 parametra za x1, x2 i x3, dakle ukupno 2 + 3 \cdot 2 + 3\cdot 2 + 3\cdot2 = 20
H2: treba ti 2 parametra za P(y), za svaku od 3 vrijednosti y ti trebaju 2 parametra za x1 i x2, a za svaku od 9 kombinacija y i x2 ti trebaju 2 parametra za x3: 2 + 3\cdot 2 + 3\cdot 2 + 9\cdot 2 = 32
H3: treba ti 2 parametra za P(y), za svaku od 3 vrijednosti y ti trebaju 2 parametra za x1, za svaku od 9 kombinacija x1 i y ti treba 2 parametra za x2 i za svaku od 9 kombinacija x2 i y ti treba 2 parametra za x3: 2 + 3\cdot2 + 9 \cdot 2 + 9\cdot 2 = 44 .
“Parametar” ovdje znači definirati vjerojatnost za pojedinu kombinaciju.


« Prethodna stranica Sljedeća stranica »