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ML supervised techniques
Is there a global solution in regression tasks?
Yes
ML supervised techniques
Goal of using generalization error:
Minimizing the generalization error (learning) is concerned with optimizing bias and variance simultaneously.
ML supervised techniques
Pitfall of Empirical risk minimization:
Empirical risk minimization does not include any mechanism to assess bias and variance independently (how should it?).
ML supervised techniques
How to solve a dual problem?
1) Lagrange function
2) Karush-Kuhn-Tucker (KKT)
ML supervised techniques
What is a good choise if we want linearly seperated data?
SVMs
ML supervised techniques
What is a good choise if we want non-linearly seperated data?
C-SVMs
ML supervised techniques
Linear separability is very restrictive. Where can it be achieved easier?
The higher the dimensionality, the easier linear separability can be achieved.
ML supervised techniques
What learning algorithm and search type do all decision trees have?
All decision tree learning algorithms are recursive, depth-first search algorithms that perform hierarchical splits.
ML supervised techniques
Which types of features are there when splitting in decision tree?
Categorical and numerical features
ML supervised techniques
Standard splitting algorithm for classification:
Standard splitting criterion employed by the decision tree algorithm CART for classification.
ML supervised techniques
How to estimate OOB-Error?
We take all trees that don't contain a certain datapoint. Then we take that datapoint and put it into all of those trees. Then we compute the predicted average over all those trees for this datapoint. We do that for all datapoints and take the average.
This is almost identical to cross validation.
ML supervised techniques
Best loss type for linear regression?
Quadratic loss
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