Методы приобретения знаний - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Методы приобретения знаний. Доклад-сообщение содержит 22 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:

Слайд 2

Описание слайда:

Методы приобретения знаний Источники знаний Методы приобретения знаний Знания и опыт экспертов Коммуникационные Тексты Текстологические Экспериментальные данные KDD

Слайд 3

Описание слайда:

Knowledge Discovery in Databases

Слайд 4

Описание слайда:

Обучение Примеры Начальные Решение знания

Слайд 5

Описание слайда:

Слайд 6

Описание слайда:

Слайд 7

Описание слайда:

Слайд 8

Описание слайда:

Этапы обучения получение знаний без логических выводов получение знаний с правилами формирование обобщений

Слайд 9

Описание слайда:

Методы обобщения АНАЛОГИЯ Вывод подобного заключения, если существуют подобные посылки ИНДУКЦИЯ Вывод из имеющихся данных объясняющего их правила Обучение с учителем: поставляются гипотезы. Обучение без учителя: гипотезы генерируются автоматически

Слайд 10

Описание слайда:

Формирование обобщений Обобщение - переход от единичного объекта о или некоторого множества объектов О к к рассмотрению множества объектов V: o  V или О  V Понятие - результат обобщения О = { о1, о2, . . . , оn } - объем понятия Если оi  О , оi – положительный пример, оi  О, оi – отрицательный пример.

Слайд 11

Описание слайда:

Формирование понятий Z - некоторая система знаний Z = { Z1, Z2, . . . , Zk } Zi - характеризуется множеством значений: Zi = { zi1, zi2, . . . , zim } 1

Слайд 12

Описание слайда:

Задача индуктивного формирования понятий Пусть R – множество объектов, V – множество положительных примеров, W – множество отрицательных примеров. Очевидно, R = V Ụ W V ∩ W = Ǿ К – обучающая выборка К  R К = К+ U К- К+  V К-  W

Слайд 13

Описание слайда:

Задача индуктивного формирования понятий В результате обобщения формируется некоторое разделяющее правило. Используется обучающая выборка. Правильность обобщения проверяется на экзаменационной выборке. Экзаменационная выборка не совпадает с обучающей ! При неудаче в п.2 экзаменационная выборка добавляется к обучающей выборке и повторяется п.1.

Слайд 14

Описание слайда:

Качественное обобщение zij - j – е значение i-го признака Каждому zij поставим в соответствие булеву переменную hij : 1, если i-й признак имеет j–е значение hij = 0, если i-й признак не имеет j–е значение Конъюнктивное обобщение – выражение вида: & hij Дизъюнктивное понятие: Uαk , где αk - к-ое конъюнктивное обобщение

Слайд 15

Описание слайда:

Слайд 16

Описание слайда:

Алгоритм качественного обобщения.Пример Обучающая выборка a b с d 1 1 1 1 1 a 1 5/9 2 1 0 1 0 0 4/9 3 1 0 1 1 b 1 4/9 4 1 1 1 1 0 5/9 5 0 1 0 1 c 1 7/9 - 6 0 1 1 1 0 2/9 - 7 1 0 0 1 d 1 7/9 - 8 0 0 1 0 0 2/9 - 9 0 0 1 1

Слайд 17

Описание слайда:

Слайд 18

Описание слайда:

Слайд 19

Описание слайда:

Data Mining (DM) Знания должны быть новые Знания должны быть нетривиальные Знания должны быть практически полезны Знания должны быть доступны для понимания Средства представления знаний в DM – модели: - правила - деревья решений - кластеры - математические функции

Слайд 20

Описание слайда:

Этапы Data Mining Формулирование задачи анализа Подготовка данных Исходные Применение методов DM, данные построение моделей Проверка моделей Интерпретация моделей