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Soit l'arbre équilibré suivant de profondeur 3 composé de 9 feuilles terminales:
Combien de feuilles l'élagage alpha-beta permet de ne pas explorer? (on suppose que l'on parcours les feuilles de gauche à droite)
Est-ce que les solveurs de contraintes utilisent des heuristiques?
En Machine learning, la variance est l'erreur entre le choix d'un type de modèle et un autre?
Si je peux acheter dans un magasin n produits différents : combien d'associations possibles de produits différents existe-t-il au maximum?
Est-il possible de gérer un système d'emploi du temps (comme celui de l'école) avec un solveur de satisfactions de contraintes?
Lequel des deux ensembles de données présentés dans les graphes suivants a l'erreur quadratique moyenne la plus élevée ?
A quoi sert l'apprentissage non supervisé?
DBSCAN est guidé :
Quelle matrice parmi les suivantes peut être considérée comme une bonne matrice de confusion ?
Soit l'arbre équilibré suivant de profondeur 3 composé de 9 feuilles terminales:
MAX A MIN B C D MAX 0 4 5 1 8 4 5 6 3
Quelle est la valeur (feuille) retournée par minimax?