Vai al contenuto

Primario: Sky Slate Blackcurrant Watermelon Strawberry Orange Banana Apple Emerald Chocolate Marble
Secondario: Sky Slate Blackcurrant Watermelon Strawberry Orange Banana Apple Emerald Chocolate Marble
Sfondo: Blank Waves Squares Notes Sharp Wood Rockface Leather Honey Vertical Triangles
Corsi di Laurea










ROX @ Unisa - Forum degli studenti di Ingegneria utilizza i cookie. Se prosegui la navigazione accetti il loro uso.    Accetto l'uso dei cookie
-->
Foto

[Domande Esame] Machine Learning

- - - - - domande esame machine learning ML Vento Foggia

  • Effettua l'accesso per rispondere
Questa discussione ha avuto 1 risposta/e

#1
BonnieCharlie

BonnieCharlie

    Member

  • Amministratore
  • 11 Messaggi:

Esame unico Gennaio-Febbraio 2019

L'esame è costituito da una parte progettuale di gruppo con presentazione (in inglese possibilmente) più orale singolo.

 

Domande 21-02-2019

  • Regressione regolarizzata
  • Funzioni di attivazione
  • PCA x2
  • Clustering gerarchico
  • LSTM x2
  • Stimatore Bayesiano
  • Reinforcement learning
  • Come si addestra una rete neurale
  • Kernel trick
  • DBSCAN algoritmo x2
  • Algoritmo di Back Propagation x2
  • Esercizio su DNN (ho una feature map di 32x32x1 quanti neuroni ci sono bla bla)
  • Reti ricorrenti
  • Tre funzioni di loss e esempi di architettura
  • SVM equazioni sui vincoli, modifica con C
  • RBF
  • encoder-decoder recurrent nn
  • K-means algoritmo (quando dà problemi che possono essere risolti da DBSCAN)
  • EM
  • MLP come si aggiorna il vettore dei pesi (gradiente discendente)
  • KNN e NN con formule di errore, differenze, regioni di decisione
  • Back Propagation: come si modificano i pesi nei livelli interni della rete?
  • regressione logistica (in quale caso è migliore --> gaussiane, come si risolve --> gradiente discendente )
  • reti di Kohonen

 

Domande 22-02-2019

  • EM, K-means, Svantaggio di K-means
  • Back-Propagation, aggiornamento dei pesi in uno strato hidden
  • Classificatore Bayesiano, un esempio, Naive Bayes Classifier
  • DBSCAN e differenza con K-means
  • SVM lineare
  • SVM non lineare
  • Reinforcement Learning
  • Reti ricorrenti
  • PCA
  • Reti di Kohonen
  • Reti convoluzionali, strati convoluzionali, con esempio di calcolo (es 32x32, cosa accade se c’è stride, ad esempio con 10 feature. Pesi del primo strato? Ecc…)
  • Regressione (lineare, lineare generalizzata, regolarizzazione)
  • Regressione logistica

  • A EnricaCornetta piace questo post



#2
BonnieCharlie

BonnieCharlie

    Member

  • Amministratore
  • 11 Messaggi:

Allego la prova di quest'anno  [smilie=tristi12.gif]

File allegato


  • A EnricaCornetta piace questo post





Contrassegnato con uno o più di queste parole chiave: domande esame, machine learning, ML, Vento, Foggia

Leggono questa discussione 0 utenti

0 utenti, 0 ospiti, 0 utenti anonimi