Wprowadzenie do uczenia maszynowego - pjwstk

More documents

Recommendations

Info

Zbiór danych (fragment)SystemyWspomaganiaDecyzjiMarcinSydowWprowadzeniedo AIUczenieMaszynowePodsumowanieS - iris setosa, V - iris versicolor, VG - iris virginicall lw pl pw ? ll lw pl pw ? ll lw pl pw ?5.1 3.5 1.4 0.2 S 7.0 3.2 4.7 1.4 V 6.3 3.3 6.0 2.5 VG4.9 3.0 1.4 0.2 S 6.4 3.2 4.5 1.5 V 5.8 2.7 5.1 1.9 VG4.7 3.2 1.3 0.2 S 6.9 3.1 4.9 1.5 V 7.1 3.0 5.9 2.1 VG4.6 3.1 1.5 0.2 S 5.5 2.3 4.0 1.3 V 6.3 2.9 5.6 1.8 VG5.0 3.6 1.4 0.2 S 6.5 2.8 4.6 1.5 V 6.5 3.0 5.8 2.2 VG5.4 3.9 1.7 0.4 S 5.7 2.8 4.5 1.3 V 7.6 3.0 6.6 2.1 VG4.6 3.4 1.4 0.3 S 6.3 3.3 4.7 1.6 V 4.9 2.5 4.5 1.7 VG5.0 3.4 1.5 0.2 S 4.9 2.4 3.3 1.0 V 7.3 2.9 6.3 1.8 VG4.4 2.9 1.4 0.2 S 6.6 2.9 4.6 1.3 V 6.7 2.5 5.8 1.8 VG4.9 3.1 1.5 0.1 S 5.2 2.7 3.9 1.4 V 7.2 3.6 6.1 2.5 VG5.4 3.7 1.5 0.2 S 5.0 2.0 3.5 1.0 V 6.5 3.2 5.1 2.0 VG4.8 3.4 1.6 0.2 S 5.9 3.0 4.2 1.5 V 6.4 2.7 5.3 1.9 VG4.8 3.0 1.4 0.1 S 6.0 2.2 4.0 1.0 V 6.8 3.0 5.5 2.1 VG4.3 3.0 1.1 0.1 S 6.1 2.9 4.7 1.4 V 5.7 2.5 5.0 2.0 VG5.8 4.0 1.2 0.2 S 5.6 2.9 3.6 1.3 V 5.8 2.8 5.1 2.4 VG5.7 4.4 1.5 0.4 S 6.7 3.1 4.4 1.4 V 6.4 3.2 5.3 2.3 VG5.4 3.9 1.3 0.4 S 5.6 3.0 4.5 1.5 V 6.5 3.0 5.5 1.8 VG5.1 3.5 1.4 0.3 S 5.8 2.7 4.1 1.0 V 7.7 3.8 6.7 2.2 VG5.7 3.8 1.7 0.3 S 6.2 2.2 4.5 1.5 V 7.7 2.6 6.9 2.3 VG5.1 3.8 1.5 0.3 S 5.6 2.5 3.9 1.1 V 6.0 2.2 5.0 1.5 VG5.4 3.4 1.7 0.2 S 5.9 3.2 4.8 1.8 V 6.9 3.2 5.7 2.3 VG5.1 3.7 1.5 0.4 S 6.1 2.8 4.0 1.3 V 5.6 2.8 4.9 2.0 VG5.0 3.0 1.6 0.2 S 6.6 3.0 4.4 1.4 V 7.2 3.2 6.0 1.8 VG5.0 3.4 1.6 0.4 S 6.8 2.8 4.8 1.4 V 6.2 2.8 4.8 1.8 VG
Wizualizacja zbioru danych: rzut na pªaszczyzn¦2-wym.SystemyWspomaganiaDecyzji(zbiór jest 4-wymiarowy) np.: szeroko±¢/dªugo±¢ listka - nie jestto wystarczaj¡ca informacjaMarcinSydowWprowadzeniedo AIUczenieMaszynowePodsumowanie
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 20 and 21: Reprezentacja wiedzy: atrybuty nume
Page 22 and 23: Uczenie z nadzoremSystemyWspomagani
Page 24 and 25: Klasykacja, przykªad 2Botanika: ro
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?