Содержание
- 2. Общая модель кибернетики: Черный ящик 1 ? Дестабилизирующие воздействия X i Y k
- 3. Общая модель кибернетики Общая ситуация – черный ящик: Варианты задач: Построение модели – регрессия. Y =
- 4. Определения Предмет распознавания образов (классификация) объединяет ряд научных дисциплин. Их связывает поиск решения общей задачи -
- 5. Простой пример Распознавание больных гриппом: Х- температура; Y-число лейкоцитов Пространство признаков – решающее правило
- 6. Непараметрические методы Метод ближайшего соседа. Метод к-ближайших соседей. Метод потенциальных функций. Метод «парзеновских» окон.
- 7. Идеи эвристик распознавания_1 Метод ближайшего соседа является, пожалуй, самым простым алгоритмом классификации. Классифицируемый объект относится к
- 8. Идеи эвристик распознавания_2 Метод взвешенных ближайших соседей. В задачах с числом классов 3 и более нечётность
- 9. Примеры задач классификации
- 10. Способы определения классов объектов Перечисление. Каждый класс задаётся путём прямого указания его членов. Такой подход используется
- 11. Способы определения классов объектов Пример. Распознавание машинопечатного шрифта. Все символы имеют чётко заданное шрифтом начертание. Следовательно,
- 12. Способы определения классов объектов Задание общих свойств. Класс задаётся указанием некоторых признаков, присущих всем его членам.
- 13. Способы определения классов объектов Пример. Распознавание цифр почтовых индексов. Рассматривается набор из 10-ти цифр почтового индекса.
- 14. Способы определения классов объектов x1 x2 x3 x4 0 4 2 0 1 1 2 0
- 15. Общие принципы распознавания Методика отнесения элемента к какому-либо образу называется решающим правилом. Еще одно важное понятие
- 16. Гипотеза компактности Классификация, распознавание, кластеризация - неявно опираются на одно важное предположение, называемое гипотезой компактности: если
- 17. Проблема выбора метрики_1 В практических задачах классификации редко встречаются такие «идеальные случаи», когда заранее известна хорошая
- 18. Проблема выбора метрики_2 Однако и нормировка является весьма сомнительной эвристикой, так как остаётся вопрос: «неужели все
- 19. Об информативности признаков Если признаков слишком много, а расстояние вычисляется как сумма отклонений по отдельным признакам,
- 20. Задача кластеризации Задачи кластеризации (clustering) отличаются от классификации (classification) тем, что в них не задаются ответы
- 21. Методологии распознавания Статистический подход: непараметрические методы. Распознавание по образцу Статистический подход: основан на теории принятия решений.
- 22. Алгоритм «ближайшего соседа» или распознавание «по образцу» Простейший алгоритм на основе метода множества эталонов. На входе
- 23. Распознавание по образцу 1
- 24. Этап обучения – этап распознавания Этап обучения – этап распознавания ! ! ! Обучение с учителем
- 25. Обучение с учителем 1
- 26. Статистический подход Основу статистического подхода к задаче распознавания образов, составляет Байесовская теория принятия решений. Подход основан
- 27. Априорная вероятность В байесовском статистическом выводе априорное распределение вероятностей ( prior probability distribution) неопределённой величины p
- 28. Апостериорная вероятность Априорное распределение часто задается субъективно опытным экспертом или по известной выборке. Апостерио́рная вероя́тность —
- 29. Обозначения Ω - множество состояний природы. А – множество из а возможных действий. λij (αi |
- 30. Правило Байеса Ƥ (Ω j | z ) = p ( z | Ω j )
- 31. Классификация для 2-х классов Апостериорная вероятность Ожидаемые потери – риск – R. Найти min R. Классификация
- 32. Что есть в теории ? Вероятности ошибок. Нормальный закон распределения. Разделяющие функции – разделяющие плоскости. Случай
- 33. Рассуждения на основе прецедентов Парадигма CBR (Case Based-Reasoning), возникла как одно из направлений ИИ. В ЭС
- 34. Структурно-лингвистический подход Основан на теории формальных грамматик. ( К.Фу ) Буква(символ) — простой неделимый знак. Алфавит
- 35. Структурно-лингвистический подход_2 Слово (строка) — упорядоченная совокупность букв из алфавита. Множество всех строк (включая пустую), которые
- 36. Классификация грамматик Иерархия Хомского — классификация формальных языков и формальных грамматик, согласно которой они делятся на
- 37. Обозначения VT — множество (словарь) терминальных символов – неизменяемый элемент (буква) алфавита. VN — множество (словарь)
- 38. Грамматика – Тип 0 Тип 0 — неограниченные К типу 0 по классификации Хомского относятся неограниченные
- 39. Грамматика – Тип 1 Тип 1 — контекстно-зависимые К этому типу относятся контекстно-зависимые (КЗ) грамматики и
- 40. Грамматика – Тип 2 Тип 2 — контекстно-свободные К этому типу относятся контекстно-свободные (КС) грамматики. Для
- 41. Грамматика – Тип 3 Тип 3 — регулярные К третьему типу относятся регулярные грамматики (автоматные) —
- 42. Структурно-лингвистический подход_3 Выделяется набор исходных понятий - типичных фрагментов, встречающихся на изображениях, и характеристик взаимного расположения
- 43. «Простенький примерчик» a b c d Цепочки (слова ): aaabbcccdd aaaabbbccccddd aabbbbccdddd
- 44. Грамматика для «примерчика» V N = { S, A, B, C, D } – словарь нетерминалов
- 45. Продолжение примерчика abcd – слово ( образ ) – «четырехугольник». a(3)b(5)c(3)d(5) – с атрибутами Что за
- 47. Скачать презентацию