Содержание
- 2. Гипотезы компактности и непрерывности
- 3. Гипотеза компактности
- 4. Постановка задачи классификации Исторически возникла из задачи машинного зрения, поэтому часто употребляемый синоним – распознавание образов.
- 5. Метод k ближайших соседей
- 6. Меры близости
- 7. Метод k ближайших соседей Выбор k
- 8. Пример
- 10. 1-правило Алгоритм построения 1-правил Простейший алгоритм формирования элементарных правил для классификации объекта. Он строит правила по
- 11. Example Let T be the following table Then BestRule(Vote,Office,T) is "case (X.Office) { House: predict (X.Vote==Yes);
- 12. Если переменная имеет вещественный тип, то количество возможных значений может быть бесконечно. Для решения этой проблемы
- 13. Томас Байес — английский математик, священник, член Лондонского королевского общества. Автор теоремы Байеса — одной из
- 14. Теорема Байеса и классификация (1)
- 15. Принцип максимума апостериорной вероятности
- 16. Байесовский классификатор
- 17. Наивный байесовский классификатор Naive bayes
- 18. Оценка вероятностей в наивном байесовском классификаторе
- 20. Пример Naive bayes y x
- 21. Метод Naive bayes. Необходимо определить, состоится ли игра при следующих значениях независимых переменных (событие Е):
- 22. Определяем условные вероятности
- 23. Метод Naive bayes. Априорные Вероятности есть отношение объектов из обучающей выборки, принадлежащих классу , к общему
- 24. Метод Naive bayes. Вычислим следующие апостериорные вероятности:
- 25. Метод Naive bayes. Подставляя соответствующие вероятности получим следующие значения: Вероятность не учитывается, т.к. при нормализации вероятностей
- 26. Метод Naive bayes. В данном случае можно утверждать, что при указанных условиях игра состоится с вероятностью:
- 27. Использование многомерного нормального распределения в задаче распознавания образов В статистической теории распознавания образов используется аппроксимация плотности
- 30. где В результате решающее правило распознавания имеет вид В случае линейного классификатора и рещающее правило примет
- 31. Сэр Ро́налд Э́йлмер Фи́шер (или Рональд, англ. Sir Ronald Aylmer Fisher, 17 февраля, 17 февраля 1890,
- 32. Линейный дискриминант Фишера
- 37. Классификация с использованием деревьев решений Лекция 3
- 38. Деревья решений
- 39. Пример дерева классификации (Выдавать ли кредит?)
- 40. Деревья решений Деревья решений - это способ представления классификационных правил в иерархической, последовательной структуре. Области применения
- 41. Обычно каждый узел дерева решений включает проверку одной независимой переменной. Иногда в узле дерева две независимые
- 42. Методика "Разделяй и властвуй" Методика основана на рекурсивном разбиении множества объектов из обучающей выборки на подмножества,
- 43. Множество Т содержит объекты, относящиеся к разным классам. В этом случае следует разбить множество Т на
- 44. Вопрос в том, какую зависимую переменную выбрать для начального разбиения. От этого целиком зависит качество получившегося
- 45. Конструирование дерева решений Процесс конструирования дерева решений Рассматриваемая нами задача классификации относится к стратегии обучения с
- 46. Критерии расщепления Процесс создания дерева происходит сверху вниз, т.е. является нисходящим. В ходе процесса алгоритм должен
- 47. Алгориты построения деревьв Есть различные способы выбирать очередной атрибут: Алгоритм ID3Алгоритм ID3, где выбор атрибута происходит
- 48. Алгоритмы ID3 и С4.5 Алгоритм ID3 [32] был предложен Россом Куинланом в 1986 г. и основывался
- 49. Алгоритм ID3 ID3 (Iterative Dichotomiser 3) is an algorithm) is an algorithm invented by Ross Quinlan
- 50. Критерий расщепления ID3
- 51. Единственная доступная информация - каким образом классы распределены в множестве T и его подмножествах, получаемых при
- 52. Пусть freq(cr,I) - число объектов из обучающей выборки, относящихся к классу cr. Тогда вероятность того, что
- 53. Пример y x
- 54. Поскольку используется логарифм с двоичным основанием, то это выражение даёт количественную оценку в битах. Для оценки
- 55. Например, для переменной "Наблюдение", оценка будет следующей: бит. бит. бит. бит. Критерием для выбора атрибута (зависимой
- 56. В нашем примере значение Gain для независимой переменной "Наблюдение" (перспектива) будет равно: Gain(перспектива) = Info(I) -
- 57. Аналогичным образом можно посчитать значение Gain для каждого разбиения: Gain(температура) = 0.571 бит. Gain(влажность) = 0.971
- 58. ID3 Final tree
- 59. Алгоритм C4.5 C4.5 is an algorithm used to generate a decision tree is an algorithm used
- 60. Один из недостатков алгоритма ID3 является то, что он некорректно работает с атрибутами, имеющими уникальные значения
- 61. При условии, что имеется k классов и n - число объектов в обучающей выборке и одновременно
- 62. Алгоритм CART
- 63. Обучение дерева решений относится к классу обучения с учителем, то есть обучающая и тестовая выборки содержат
- 64. Если набор Т разбивается на две части Т1 и Т2 с числом примеров в каждом N1
- 65. Процедура разбиения CART Вектор предикторных переменных, подаваемый на вход дерева может содержать как числовые (порядковые) так
- 66. Процедура разбиения CART
- 67. Механизм отсечения дерева Механизм отсечения дерева, оригинальное название minimal cost-complexity tree pruning, – наиболее серьезное отличие
- 68. Определим полную стоимость (оценку/показатель затраты-сложность) дерева Т как: где |T| – число листов (терминальных узлов) дерева,
- 69. Определим Tmax – максимальное по размеру дерево, которое предстоит обрезать. Если мы зафиксируем значение α тогда
- 71. Скачать презентацию