Ejercicio 1
i. Find-S obtiene la hipótesis más especifica que sea consistente con los datos.
Por lo tanto, no obtiene una hipótesis que maximiza la probabilidad de ser el objetivo (MAP).
ii. ¿Qué es una hipótesis ML? Una hipótesis es ML si maximiza
Por lo tanto, Find-S sí obtendrá una hip. ML (pues al maximizar se ignora la probabilidad de que h sea el objetivo).
iii. Candidate-Elimination maximiza la probabilidad de clasificar
correctamente nuevas instancias por usar una "votación" o ponderación sobre las hipótesis obtenidas.
Ejercicio 2
Mitchell, pág. 172
Principio MDL: principio de selección de modelos en el cual se elije el modelo con menor largo de descripción de los datos.
Es una aplicación matemática de la Navaja de Occam.
a.
Donde:
Entonces:
b.
MDL tenderá a hipótesis con menos conjunciones, aunque el precio sea que esta no sea MAP.
c.
...