Методы классификации в машинном обучении
Виды машинного обучения, его основные задачи и методы. Подходы к классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, стохастический градиентный спуск, K-ближайший сосед, дерево решений, случайный лес, метод опорных векторов.
Подобные документы
- 51. Деревья
Понятие дерево, двоичное дерево, поддерево. Способы хранения деревьев в памяти ЭВМ, их основные недостатки и достоинства. Преобразования, не нарушающие упорядоченности дерева и способствующие лучшей сбалансированности. Анализ алгоритмов управления.
лабораторная работа, добавлен 14.10.2013 Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.
дипломная работа, добавлен 08.02.2017Анализ классификаций туристских предложений и построение обобщенной классификации. Разработка методики подбора актуального туристического предложения на основе созданной классификации и проекта информационной системы (ИС). Частичное прототипирование ИС.
дипломная работа, добавлен 01.07.2017Создание программного комплекса, обеспечивающего работу со структурой данных "Q-дерево", представленной в виде модели. Методы, применяемые в разработке. Особенности проектирования модуля UnitModel. Требования к информационной и программной совместимости.
курсовая работа, добавлен 11.02.2010Machine Learning как процесс обучения машины без участия человека, основные требования, предъявляемые к нему в сфере медицины. Экономическое обоснование эффективности данной технологии. Используемое программное обеспечение, его функции и возможности.
статья, добавлен 16.05.2016История классификации и кодирования. Стандартизация передачи записей в электронную историю болезни. Клинические коды Рида RCC. Системы медицинской классификации в Украине. Унифицированная система медицинского языка UMLS. Особенности и классификация кодов.
реферат, добавлен 13.12.2009Методы машинного обучения в задачах рубрикации, положительные и отрицательные примеры. Отсечение по центрам тяжести и ближайшим соседям. Оптимальный линейный сепаратор Support Vector Machines. Особенности применения тезауруса. Расчет веса конъюнкции.
лекция, добавлен 01.09.2013Организация работы базы данных с помощью сбалансированных В-деревьев: принципы, методы добавления, поиска, удаления элементов из структуры. Процедуры, производящие балансировку и слияние записей в блоке. Реализация программы в Научной библиотеке ОрелГТУ.
курсовая работа, добавлен 12.08.2011Популярность алгоритмов машинного обучения для компьютерных игр. Основные техники обучения с подкреплением в динамической среде (компьютерная игра "Snake") с экспериментальным сравнением алгоритмов. Обучение с подкреплением как тип обучения без учителя.
курсовая работа, добавлен 30.11.2016Задача локализации проекции шаблона на изображении. Свойства биномиального распределения. Определение проекций опорных точек в области локализации. Понижение разрешения и дифференцирование локализованного изображения. Поиск вероятных приближенных решений.
дипломная работа, добавлен 06.11.2011Методы решения проблем, возникающих на стадиях и этапах процесса принятия решений, их реализация в информационных системах поддержки принятия решений (СППР). Назначение СППР, история их эволюции и характеристика. Основные типы СППР, области их применения.
реферат, добавлен 22.11.2016Основные подходы к математическому моделированию физических систем: понятие и основные этапы данного процесса, требования к нему. Численные методы расчета. Программная постановка задачи, реализованная на языке C#. Верификация, вычислительный эксперимент.
курсовая работа, добавлен 29.11.2013Выбор математической модели задачи. Применение численного интегрирования и его методы: прямоугольников, парабол, увеличения точности, Гаусса и Гаусса-Кронрода. Суть математического метода аппроксимации. Интерполяционные методы нахождения значений функции.
курсовая работа, добавлен 08.04.2009Разработка программы в среде Delphi для нахождения кратчайшего пути между стартом, лежащим в одной из вершин многоугольника, и финишем, находящимся на одной из сторон. Установка опорных точек, контроль целостности вводимых данных, методы решения задачи.
курсовая работа, добавлен 19.10.2010Задачи линейного программирования. Многоугольник решений системы. Вычисление значения целевой функции. Интервальная группировка данных. Среднее квадратическое отклонение выборки. Вычисление коэффициента корреляции. Закон распределения случайной величины.
контрольная работа, добавлен 11.01.2012Численные методы решения нелинейных уравнений, систем линейных и нелинейных алгебраических уравнений, дифференциальных уравнений, определенных интегралов. Методы аппроксимации дискретных функций и методы решения задач линейного программирования.
методичка, добавлен 18.12.2014Методы исследования операций и их использование в организационном управлении. Общая задача линейного программирования и некоторые методы ее решения. Теория двойственности и двойственные оценки в анализе решений линейных оптимизационных моделей.
курс лекций, добавлен 03.10.2008Способ улучшения сжатия файлов формата DjVu. Общая схема алгоритма классификации букв. Основной алгоритм сравнения пары букв. Быстрый отказ для пары разных букв. Дерево разрезов. Получение монохромных изображений. Алгоритм для устранения мусора.
курсовая работа, добавлен 28.10.2008Распознавание образов как раздел кибернетики, развивающий теоретические основы и методы классификации и идентификации предметов. Знакомство с принципом действия сканирующих устройств. Анализ особенностей преобразования документа в электронный вид.
презентация, добавлен 06.01.2014Історія машинного перекладу як науково-прикладного напряму. Теорія машинного перекладу. Особливості використання систем, орієнтованих на персональні комп’ютери. Напрямки розвитку та застосування машинного перекладу. Приклади систем машинного перекладу.
реферат, добавлен 19.02.2011Задачи обработки и хранения информации при помощи ЭВМ. Сжатие и кодирование информации в информационно-вычислительных комплексах. Метод Лавинского как простейший метод сжатия информации (числовых массивов) путем уменьшения разрядности исходного числа.
курсовая работа, добавлен 09.03.2009Основы теории классификаторов. Идентификация, четкая и нечеткая классификация. Обучающие и тестовые последовательности наборов данных. Популярные метрики (меры) оценки расстояния между образами. Дискриминантный анализ. Деревья решений. Логический вывод.
лекция, добавлен 28.12.2013Использование библиотеки готовых компонентов как основы процесса построения моделей организационных систем. Характеристика качественных методов принятия решений. Применение порядковой классификации в процессе UFO-моделирования систем телемеханики.
магистерская работа, добавлен 26.04.2011Составление алгоритмов и написание программ циклической структуры с использованием векторов, указателей и векторов указателей на вектор на языке C++. Статическое и динамическое распределение памяти. Функция ввода и обработки элементов вектора или матрицы.
контрольная работа, добавлен 25.03.2015Повышение эффективности системы управления информационной безопасностью в корпоративных информационных системах. Разработка структуры процесса классификации объектов защиты и составляющих его процедур; требования к архитектуре программного обеспечения.
дипломная работа, добавлен 19.05.2013