Makine Öğrenmesi Dersi Arasınavı Sorular aşağıda isimleriyle verilen veri kümeleri üzerinde çözülecektir.

Ebat: px

Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Makine Öğrenmesi Dersi Arasınavı Sorular aşağıda isimleriyle verilen veri kümeleri üzerinde çözülecektir."

Gül Erbakan
6 yıl önce
İzleme sayısı:

1 Makne Öğrenme er Araınavı A Soya: umara: Sorular aşağıa mleryle verlen ver kümeler üzerne çözülecekr.. ver küme..4 a a. 5.7 a ver küme K G H K N G H B E G H B G S B N T S K E T S. ver küme Yukarıa verlen. ver kümene K-mean yönemn kullanarak küme merkez elrlenmek enyor. Küme merkezlernn aşlangıç konumları c 5 4 c 0 ve c olun. Tüm ver nokaları kullanılarak merkezlern güncellenme şlem kümeleme algormaının r erayonu oluğuna göre knc erayon onraı küme merkezlernn konumlarını ve olam malye eğern ulunuz. 5. Yne. ver küme çn K en yakın komşu yönemyle ınıflanırma yaılacakır. Buna göre ınıfı lnmeyen ver nokaının K K ve K5 çn ınıflarını ularak ınıflanırma akkınak yorumunuzu yazınız. 5. Kaegork eğerlere a. ver küme üzerne I yönemyle r ınıflanırma yamak enyor. Buna göre oluşurulacak karar ağacının lk allanmaı ang özellk üzerne gerçekleşrlmelr. Healarınızın onuçlarını yorumlayınız Kaegork. ver kümene ve Nave Baye ınıflanırıcıya göre K T ve B T ver nokalarının ınıflarını ulunuz Verlen. ver küme çn en küçük kareler yönemyle enklemn ağlayan ve eğerlern ealayınız Br öncek 5. orua enen enklem kaayılarını erceron ve Aalne yönemleryle elrlememz enyor. Her k yönemn e knc erayonu amamlanığına aşarılarını -arçalı çaraz geçerlğe göre eğerlenrnz. Başlangıç eğerler olarak 0 ve öğrenme kaayıı η0.5 kaul elecekr. 5 Başarılar Yr. oç. r. Umu ORHAN

2 . Kümeleme ınıfız ver kümeler çn uygulanan r şlemr. olayııyla. ver kümenek üununu göz arı eerek aşlıyoruz. Her ver nokaının er küme merkezne olan uzaklığı ealanır ve üm ver nokaları en yakın olukları küme merkezne a eçlr. Đşlem zorluğunu azalmak çn karşılaşırma amaçlı olarak uzaklığın karen karekök almaan kullanalrz aa onra er küme merkeznn ozyonu kenne a olan ver nokalarının oralamaı alınarak güncellenr. c c c Yen küme merkez ozyonlarına göre knc erayona aşlanır Tüm küme merkezlernn ozyonları ekrar güncellenr. c c c Tolam malye Tüme ver nokalarının ınıfı lnmeyen nokaına olan Ökl uzaklığını ealayalım

3 K çn en yakın komşu algormaı lnmeyen nokanın ınıfını elrlerken önce u lnmeyen nokaya en yakın ver nokaını ulur. Uzaklığı.5 olan ver nokaı lnmeyen nokaına en küçük uzaklığa a nokaır. olayııyla ver nokaının ınıfı lnmeyen nokaının ınıfı olarak amn elr ve ınıfı olarak ulunur. K çn lnmeyen nokaına en yakın üç noka; a a a Đk ae a ınıfı ve r ae ınıfı ulunur. Algormaa çoğunluğa göre karar verlğ çn lnmeyen nokaının ınıfı K çn a ınıfıır. K5 çn lnmeyen nokaına en yakın eş noka; a a a Üç ae a ınıfı ve k ae ınıfı ulunur. Çoğunluk yne a ınıfını göermeker. Bu yüzen lnmeyen nokaının ınıfı K5 çn a ınıfıır.. I algormaı enroye ayalı olarak lg kazancı makmze een r karar ağacı yönemr ve muemel allanmaya ee olacak nelğn kazanıracağı lg mkarının enroek eğşmle ölçülmene ayanır. Bunun çn önce aşlangıç enro olarak aece ınıf ekelernn ulunuğu üunun enro ealanır. K G H K N G H B E G H B G S B N T S K E T S H aa onra er nelk üunu ayrı ayrı ele alınır. kkae alınan nelk üunu çernek er eğer çn ınıf enro ealanır. Healanan enro eğerler nelk eğerlernn üunak ekrar olaılıkları oranına olanır. H H K H B.84

4 H H H H E H H G H T 0. Blg kazançları çerne H H eğernn en üyük olacağı üşünülüğüne lk allanmanın üzerne olmaı gerekğ oraya çıkar. Elek ver küme üzernen arçalanınca aşağıak k ayrı ver kümene ayrılır: G K H K N H B E H B S T B N S K E S He S ınıfıyla onuçlanığı çn T urumu karar ağacına r yarak ozyonunaır. ğer arafan G urumuna e ekrar r allanma gereklr. Bunun çn nelklere ağlı lg kazançları ekrar ealanır. 4. Önce Nave Baye ınıflayıcının karar vereceğ marjnal ve koşullu olaılıkları ealayalım. K G H K N G H B E G H B G S B N T S K E T S k k n 0. e n 0. e 0. g 0 g Bu olaılıkları kullanarak ınıflanırma rolemlern çözelrz. Yalnız ıfır rolemn çözelmek çn mal elelecek kaar küçük r eğer üm olaılıklara eklemek gerekr. k k k k 4

5 5 k k > oluğu çn eef ınıf olur. ğer ınıflanırma rolemne; > oluğu çn eef ınıf yne olur. 5. En küçük kareler yönem çn kullanılan formülü aırlayalım. j j j Formülek fae verek örnekler aırları ve j fae e ver kümenek gr nelk vekörlern üun numaralarını eml emeke kullanılır. Aynı formül a eğern ulmak çn e kullanılır. Bunun çn verye üm aırları r eğernen oluşan yen r nelk vekörü eklenmş g üşünülerek formül uygulanır *7. 5*9. *5. * 4.7 5*.5 * *7. *9. 0*5. 5* *.5 * Buna göre enklem en küçük karelere göre şeklne yazalrz. 6. Hem erceron em e aalne yönemlernn aşarıyla uygulanalme çn vernn [0 ] aralığına aşınmaı normalze elme gerekr. Ayrıca eşk eğer kullanılarak yaılan akvayon şlem aece ınıflanırma çn kullanılır. Tamnleme amaçlı kermlere eşkleme yaılmaan ğer aşamalar aynen uygulanır. Eşkleme kalırılığına erceron ve aalne yönemlernn eğmler araına fark kalmaz. Ayrıca ınıf ekelern çeren vekörün normalze elme zorunlu eğlr. Her nelk vekörü ken çn normalze elre ver aşağıak g görünür

6 Üç arçalı çaraz geçerlk le elek ver küme üç ayrı uygulama çn aşağıak g arçalara ayrılır.. Eğm küme Te küme Eğm küme Te küme Eğm küme Te küme Saece. Eğm kümeyle k erayon eğm yaı. Te kümeyle aşarı ölçülüre; η 0.5 çn Y η e η e η e e Y Đk erayona üm ver nokalarının eğmyle eğşen kaayılar aşağıak aloa verlmşr. Y e

7 En on e elen ve eğerler kullanılarak. Te küme üzerne ealamalar yaılıra; Y e MSE 59.9 ulunur. Bu eğer üç arçalı çaraz geçerlk le arçalanan üç kümeen aece rncne a aşarıır. ğer k küme çn e u şlemler eğm ve e uygulanır ve ele elen üç MSE eğernn oralamaı ealanarak emn genel aşarıı olarak unulur. 7

Benzer belgeler

Makine Öğrenmesi 6. hafta

Makine Öğrenmesi 6. hafta Makne Öğrenmes 6. hafta Yapay Snr Ağlarına Grş Tek katmanlı YSA lar Algılayıcı (Perceptron) Aalne (Aaptve Lnear Elemen Byolojk Snr Hücres Byolojk snrler ört ana bölümen oluşmaktaır. Bunlar: Denrt, Akson,