Wprowadzenie do uczenia maszynowego - pjwstk

More documents

Recommendations

Info

Inna wizualizacja rzutu na pªaszczyzn¦ 2-wym.SystemyWspomaganiaDecyzjiszeroko±¢ listka/dªugo±¢ pªatka - niesie du»o wiedzy (tzw.dobry dyskriminant)MarcinSydowWprowadzeniedo AIUczenieMaszynowePodsumowanie
W jaki sposób system sam uczy si¦ zale»no±ci?SystemyWspomaganiaDecyzjiMarcinSydowWprowadzeniedo AIUczenieMaszynowePodsumowanieIstnieje wiele podej±¢/modeli, przykªady:metoda k najbli»szych s¡siadów (kNN)Oparte na reguªach decyzyjnychDrzewa decyzyjnePodej±cie BayesowskieRegresja liniowaSztuczne Sieci Neuronowe (Perceptron, sieciwielo-wartswowe)SVM (support vector machines)wiele innych...
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 26 and 27: Zbiór danych (fragment)SystemyWspo
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

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?