Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил

Нажмите для полного просмотра!

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №2

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №3

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №4

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №5

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №6

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №7

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №8

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №9

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №10

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №11

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №12

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №13

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №14

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №15

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил, слайд №16

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил. Доклад-сообщение содержит 16 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил

Слайд 2

Описание слайда:

План лекции Классификация моделей, прямая и обратная задачи, виды моделирования. Процесс моделирования, критерий выбора. Стандартные постановки основных задач индуктивного формирования баз знаний. Алгоритмы обучения классификации, их характеристики и способы сравнения.

Слайд 3

Описание слайда:

Математическая модель Математическая модель – математическое представление реальности, один из вариантов модели, как системы, исследование которой позволяет получать информацию о некоторой другой системе.

Слайд 4

Описание слайда:

Классификация моделей

Слайд 5

Описание слайда:

Прямая и обратная задачи математического моделирования

Слайд 6

Описание слайда:

Виды моделирования

Слайд 7

Описание слайда:

Процесс моделирования

Слайд 8

Описание слайда:

Критерии выбора моделей и методы отбора признаков Внешние критерии: адекватность, непротиворечивость, полнота, точность, универсальность Внутренние критерии: сложность (количественная), интерпретируемость (качественная)

Слайд 9

Описание слайда:

Индуктивное формирование баз знаний (ИФБЗ)

Слайд 10

Описание слайда:

Стандартные постановки основных задач ИФБЗ

Слайд 11

Описание слайда:

Правильная и точная классификации

Слайд 12

Описание слайда:

Отличия задач классификации и кластеризации Задача кластеризации отличается от задачи классификации тем, что в первом случае разбиение множества объектов на классы неизвестно, и поэтому для объектов обучающей выборки правильные классы не могут быть заданы. Задача кластеризации сводится к разбиению обучающей выборки на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались, а также к построению описания кластеров, позволяющим относить к этим кластерам новые объекты.

Слайд 13

Описание слайда:

Компоненты формирования

Слайд 14

Описание слайда:

Алгоритм обучения классификации Алгоритм классификации (алгоритм обучения классификации) – это отображение, которое по обучающей выборке строит решающее правило. Нужно построить такой алгоритм, вероятность правильной классификации которого новых объектов имеет возможно большее значение.