Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2018/19 kevad
  3. Masinõpe II (LTAT.02.004)
EN
Logi sisse

Masinõpe II 2018/19 kevad

Previous years: 2008 » 2012 » 2013 » 2014

  • Main
  • Lectures
  • Exercise sessions
  • Grading
  • Piazza forum
  • Upload

I. Performance evaluation measures

Given by Sven Laur

Brief summary: Theoretical formalisation of performance measures. Loss function and risk. Empirical risk and its convergence to risk. Confidence intervals for risk estimates and the size of the hold-out test set. Why training error is biased. Optimism as a way to correct training error. Bias-variance dilemma and crossvalidation as an engineering solution. Properties of k-fold crossvalidation. Moment matching and naive confidence intervals for the crossvalidation error. Why the naive estimate underestimates the variance of the crossvalidation error. Bootstrap as an alternative to crossvalidation.

Literature

  • Bousquet, Boucheron and Lugosi: Introduction to Statistical Learning Theory
  • Bengio and Grandvalet: No Unbiased Estimator of the Variance of K-Fold Cross-Validation
  • Jüri Lember:Tehisõppe loengukonspekt
  • Friedman, Tibshirani and Hastie: The Elements of Statistical Learning
  • 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.
Courses’i keskkonna kasutustingimused