Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2015/16 kevad
  3. Masinõpe (MTAT.03.227)
EN
Logi sisse

Masinõpe 2015/16 kevad

Previous years: 2008 » 2012 » 2013 » 2014

  • Main
  • Lectures
  • Exercise sessions
  • Grading
  • Forum
  • Upload

II. Decision trees and association rules

Given by Sven Laur

  • Home exercises to the II session
  • Materials for the exercise session

Video Tutorial

Here is the set of videos to acquaint you with association rules and decision trees. Watch them in correct order.

Exercise 1

  • 01 Rules - Support, Confidence, Coverage
  • 02 Rules - Rule-based prediction in R
  • 03 Rules - Confusion matrix, Precision, Recall
  • Now start by solving exercise 1 from the exercise sheet

Exercise 2 and 3

  • 04 What is a Decision Tree Algorithm
  • 05 How to Compute Probability
  • 06 Evaluating splits - Entropy of a Target Variable
  • 07 How to Compute Entropy
  • 08 Evaluating splits - Information Gain
  • 09 Enumerate all Possible Attributes
  • 10 Split According to an Attribute
  • 11 Indexing in GRU R
  • 12 Subsetting a Dataset in R
  • 13 Lists in GNU R
  • 14 Enumerate All Possible Splits
  • 15 Enumerate All Possible Splits in R
  • 16 Idea of the Recursive ID3 Algorithm
  • 17 Recursive Splitter in R
  • 18 When to Stop Splitting
  • Now you are set to attack exercises 2 and 3

Exercise 4

  • 19 Convert Decision Tree Into a Set of Rules
  • This should help you with the 4th exercise

Remaining exercises

  • Proceed with more open-ended exercises 5, 6 and 7

Attach:boo Δ

Deadline: 1st of March 16:15 EET

2. Decision trees and association rules
Sellele ülesandele ei saa enam lahendusi esitada.
  • Arvutiteaduse instituut
  • Loodus- ja täppisteaduste valdkond
  • Tartu Ülikool
Tehniliste probleemide või küsimuste korral kirjuta:

Kursuse sisu ja korralduslike küsimustega pöörduge kursuse korraldajate poole.
Õppematerjalide varalised autoriõigused kuuluvad Tartu Ülikoolile. Õppematerjalide kasutamine on lubatud autoriõiguse seaduses ettenähtud teose vaba kasutamise eesmärkidel ja tingimustel. Õppematerjalide kasutamisel on kasutaja kohustatud viitama õppematerjalide autorile.
Õppematerjalide kasutamine muudel eesmärkidel on lubatud ainult Tartu Ülikooli eelneval kirjalikul nõusolekul.
Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi kursuste läbiviimist toetavad järgmised programmid:
euroopa sotsiaalfondi logo