Wprowadzenie do uczenia maszynowego - pjwstk

More documents

Recommendations

Info

Reprezentacja wiedzy: atrybuty numeryczneSystemyWspomaganiaDecyzjiMarcinSydowWprowadzeniedo AIUczenieMaszynowePodsumowaniepogoda temperatura wilgotno±¢ wiatr GRA‚?sªonecznie 85 85 brak niesªonecznie 80 90 jest niepochmurno 83 86 brak takdeszczowo 70 96 brak takdeszczowo 68 80 brak takdeszczowo 65 70 jest niepochmurno 64 65 jest taksªonecznie 72 95 brak niesªonecznie 69 70 brak takdeszczowo 75 80 brak taksªonecznie 75 70 jest takpochmurno 72 90 jest takpochmurno 81 75 brak takdeszczowo 71 91 jest nie(w powy»szej tabeli temperatura: Fahrenheit)
Uczenie MaszynoweSystemyWspomaganiaDecyzjiMarcinSydowWprowadzeniedo AIUczenieMaszynowePodsumowanieZadanie: nauczy¢ si¦ relacji pomi¦dzy warto±ciami atrybutówDwa gªówne podej±cia:1 Uczenie z nadzorem2 Uczenie bez nadzoru
Page 3: Sztuczna InteligencjaSystemyWspomag
Page 6 and 7: Krótka subiektywna i uproszczona h
Page 8 and 9: Silna i sªaba AISystemyWspomagania
Page 10 and 11: Wprowadzenie do uczenia maszynowego
Page 12 and 13: Motywacja dla eksploracji danychSys
Page 14 and 15: Idea uczenia z nadzoremSystemyWspom
Page 16 and 17: Przykªad, cdSystemyWspomaganiaDecy
Page 18 and 19: Tablica decyzyjna:obserwacje i atry
Page 22 and 23: Uczenie z nadzoremSystemyWspomagani
Page 24 and 25: Klasykacja, przykªad 2Botanika: ro
Page 26 and 27: Zbiór danych (fragment)SystemyWspo
Page 28 and 29: Inna wizualizacja rzutu na pªaszcz
Page 30 and 31: Inne przykªady problemu klasykacji
Page 32 and 33: Przykªad zadania regresjiSystemyWs
Page 34 and 35: Uczenie bez NadzoruSystemyWspomagan
Page 36 and 37: Wykrywanie przypadków nietypowych
Page 38: Dzi¦kuj¦ za uwag¦SystemyWspomaga

Wprowadzenie do uczenia maszynowego - pjwstk

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?