ÑоÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 Ðб - ÐнÑоÑмаÑионно ...
ÑоÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 Ðб - ÐнÑоÑмаÑионно ... ÑоÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 Ðб - ÐнÑоÑмаÑионно ...
ISBN 5–7262–0471–9ЛЕКЦИИ ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕCRIMLSTATZNINDUSCHASNOXBPTRATIOTAXRMRADDISAGEРИС. 5. Относительная значимость факторов в задаче Boston HousingПочти 3/4 всей неопределенности в прогнозе цены устраняется наоснове информации лишь о трех «прозаических» факторах: ZN — процентземельной площади, выделенной для больших участков (свыше 25000кв. футов), CRM — уровень преступности, RM — число комнат в доме.Характер последовательного сужения плотности распределения при перемещениивниз по уровням иерархии дерева показан на рис. 6.Прогноз свойств смеси химических компонент. Одним из успешныхпрактических применений модели вероятностных деревьев явилось решениезадачи о прогнозе свойств смеси химических красителей, применяемыхв бытовой химии.Особенность задачи состоит в том, что около полутора десятков химическихкомпонентов вступают в сложные химические реакции, выходкоторых нелинейно зависит от концентрации веществ, при этом характерпроцессов является вероятностным. Последнее обстоятельство приводит кналичию шума и (статистических) противоречий в данных.178 УДК 004.032.26 (06) Нейронные сети
С. А. ТЕРЕХОВ0.20.1050.210 15 20 25 30 35 40 45 500.1050.410 15 20 25 30 35 40 45 500.2050.410 15 20 25 30 35 40 45 500.2050.410 15 20 25 30 35 40 45 500.2050.510 15 20 25 30 35 40 45 5005 10 15 20 25 30 35 40 45 50РИС. 6. Упорядочение плотности распределения цены при перемещениипо иерархии дереваПрименение вероятностных деревьев позволило построить компактныепрогностические модели свойств смеси.Замечания о компьютерной реализации вероятностных деревьев.Проведенные вычислительные эксперименты показывают высокую эффективностьи простоту применения обучающихся машин на основе вероятностныхдеревьев.Основные применения полученных моделей состоят в анализе значимостивходных факторов и возможности вероятностного прогноза значенийвыходных переменных при известных входах.Приведение распределения выходов к константе не является обязательным,и выполнено в примерах здесь лишь для чистоты иллюстрации метода.УДК 004.032.26 (06) Нейронные сети 179
- Page 128 and 129: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 130 and 131: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 132 and 133: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 134 and 135: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 136 and 137: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 138 and 139: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 140 and 141: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 142 and 143: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 144 and 145: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 146 and 147: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 148 and 149: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 150 and 151: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 152 and 153: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 154 and 155: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 156 and 157: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 158 and 159: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 160 and 161: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 162 and 163: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 164 and 165: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 166 and 167: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 168 and 169: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 170 and 171: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 172 and 173: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 174 and 175: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 176 and 177: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 180 and 181: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 182 and 183: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 184 and 185: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 186 and 187: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
- Page 188: НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФ
ISBN 5–7262–0471–9ЛЕКЦИИ ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕCRIMLSTATZNINDUSCHASNOXBPTRATIOTAXRMRADDISAGEРИС. 5. Относительная значимость факторов в задаче Boston HousingПочти 3/4 всей неопределенности в прогнозе цены устраняется наоснове информации лишь о трех «прозаических» факторах: ZN — процентземельной площади, выделенной для больших участков (свыше 25000кв. футов), CRM — уровень преступности, RM — число комнат в доме.Характер последовательного сужения плотности распределения при перемещениивниз по уровням иерархии дерева показан на рис. 6.Прогноз свойств смеси химических компонент. Одним из успешныхпрактических применений модели вероятностных деревьев явилось решениезадачи о прогнозе свойств смеси химических красителей, применяемыхв бытовой химии.Особенность задачи состоит в том, что около полутора десятков химическихкомпонентов вступают в сложные химические реакции, выходкоторых нелинейно зависит от концентрации веществ, при этом характерпроцессов является вероятностным. Последнее обстоятельство приводит кналичию шума и (статистических) противоречий в данных.178 УДК 004.032.26 (06) Нейронные сети
Change language