Содержание
- 2. раздел кибернетики, развивающий теоретические основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и
- 3. Имеется некоторый способ кодирования объектов, принадлежащих заранее известному конечному множеству классов C={C1 ,...,Cq}, и некоторое конечное
- 4. Распознавание текста Распознавание лиц Распознавание речи и звуков Анализ сцен Распознавание ситуаций Примеры задач
- 5. Типичная система распознавания состоит из трех частей: извлечение признаков, собственно распознавание и принятие решения. Извлечение признаков
- 6. Алгоритм распознавания строит отображение F из пространства признаков Rd в единичный куб в пространстве Rq. Желаемые
- 7. Распознающий алгоритм - это вектор-функция двух векторных переменных Y=F(W,X), где X - d-мерный вектор признаков, Y
- 8. Обучение, в котором про обучающие вектора признаков известно, какому классу они принадлежат - называется обучением с
- 9. Искусственные нейронные сети Комитет рандомизированных решающих деревьев (Random Forest) Машины опорных векторов (SVM) Бустинг (AdaBoost) Скрытые
- 10. Алгоритм применяется для задач классификации, регрессии и кластеризации. Заключается в использовании комитета (ансамбля) решающих деревьев Random
- 11. Пусть обучающая выборка состоит из N примеров, размер пространства признаков равен M, и задан параметр m.
- 12. Классификация объектов проводится путём голосования: каждое дерево комитета относит классифицируемый объект к одному из классов, и
- 13. Высокое качество получаемых моделей, сравнимое с SVM и бустингом, и лучшее, чем у нейронных сетей. Способность
- 14. Алгоритм склонен к переобучению на некоторых задачах, особенно на зашумленных задачах. Большой размер получающихся моделей. Недостатки
- 15. Бустинг
- 16. Усиление простых классификаторов - подход к решению задачи классификации (распознавания), путём комбинирования примитивных классификаторов в один
- 17. Пускай человек, играющий на скачках, решил создать программу, которая бы предсказывала, придёт ли интересующая его лошадь
- 18. Относится к классу статических ассоциативных машин Требуется построить классифицирующую функцию F:X->Y, где X - пространство векторов
- 19. Алгоритм Discrete AdaBoost
- 22. Скачать презентацию