Mis mõttes sama? Kas efektiivseim puu on ka sisult optimaalne? 51. C4.5. ID3 üldistus on algoritm C4.5, mis (1) lubab väärtustamata atribuute puu ehitamisel vaadatakse vaid neid objekte, kus atribuudil on väärtus; (2) lubab numbrilisi atribuute atribuudi väärtused jagatakse kahte või rohkemasse ossa nii, et sellest jaotusest tulenev määramatus oleks minimaalne (võib kaasa tuua mahukad arvutused selleks, et leida parimat klassijaotust). C4.5 algoritmi edasiarenduste eelisteks on suurem kiirus, väiksem mälu vajadus, väiksema tippude arvuga puud jm. 52. Lihtne õppimine närvivõrkudes. Üldine õppimise põhimõte närvivõrkudes on, et lisaks väljundi arvutamisele modifitseeritakse närvivõrku ennast tavaliselt seoste kaale, harvemini lävifunktsiooni läviväärtust/tüüpi või närvivõrgu struktuuri. Kasutatakse erinevaid närvivõrgu õppimistüüpe
järeldub klassijaotuse definitsiooni 2. tingimusest, et . Järelikult , millest tuleneb, et aRc . Näide: Suvalises hulgas A antud võrdusseosele vastav klassijaotus koosneb hulkadest [a]R={b A : bRa }={b A : b=a}={a } . Seega vastab võrdusele kui kõige kitsamale ekvivalentsusseosele kõige peenem klassijaotus {{a }:a A } . Näide: Vaatleme hulgas A ühehulgalist klassijaotust {A} . Talle vastava ekvivalentsusseose R korral aRb a A b A (a , b) A × A . Seega antud juhul R=U = A × A , s.t kõige jämedamale klassijaotusele {A} vastab kõige laiem ekvivalentsusseos ehk universaalne seos A×A . Meenutame, et hulki Aja B nimetatakse ekvivalentseteks, kui leidub bijektsioon f : A B . Tähis on A B või ¿ A¿B¿ . Varasemast teame ka, et seos on ekvivalentsusseos. Definitsioon
annaabi.ee 
