Week 8 Flashcards
1
Q
Wat geeft de foutmaat e aan in het berekenen van E.out?
A
Welke elementen van y op elkaar lijken.
2
Q
Geeft een grote H meer kans op overfitten?
A
Ja
3
Q
Welk algorithme werkt niet door expliciet te zoeken naar een hypothese die een bepaalde score optimaliseert?
A
k-nearest neighbors.
4
Q
Wat is het verschil tussen hard en soft clustering?
A
Bij hard is er geen overlap, bij soft wel, tussen clusters.
5
Q
Does clustering label the clusters?
A
no
6
Q
what does k represent in k-means?
A
the number of clusters
7
Q
What are two internal evaluation metrics?
A
Coherence: average/variance of distance of points to cluster centroid
Separation: average distance of distance of points to other clusters
8
Q
Purity
A
External evaluation metric:
9
Q
confusion matrix
A
external evaluation metric (tp.fp.fn.tn)
