2-ma’ruza Pretsendent asosida o'rganish

Presendentlarni tavsiflash

Presedentlarni tavsiflashning eng keng tarqalgan usuli - bu alomatlar orqali tavsiflashdir. Barcha presedentlar uchun o'lchanadigan n ko'rsatkichlar to'plami qat'iydir. Agar barcha n ko'rsatkichlar sonli bo'lsa, u holda xususiyat tavsiflari n o'lchamdagi sonli vektorlardir. Presedentlar vaqt seriyalari yoki signallar, tasvirlar, video ketma-ketliklar, matnlar, o'xshashlik yoki o'zaro ta'sir intensivligining juftlik munosabatlari va boshqalar bilan tavsiflanganda yanada murakkab holatlar ham mumkin.

Presendent asosida o’rganish toifalari

Kirucvchi berilganlar toyifalari:

• Ob'ektlarning alomatlar bilan tavsiflanishi;
• Ob'ektlar orasidagi munosabatlar tavsifi, ko'pincha juftlik o'xshashligi munosabatlari;
• Vaqt qatori yoki signal;
• Rasm yoki video tasvirlar ketma-ketligi.

Presendent asosida o’rganish toifalari

Chiquvchi berilganlar toyifasi:

• Klassifikatsiya - mumkin bo'lgan javoblar to'plami cheklangan.
• Klasterlash - ko'p mumkin bo'lgan javoblar cheklangan, ammo noma'lum.
• Regressiya - javoblar haqiqiy sonlar yoki vektorlardir.

Sifat funksiyonali toiyfalari

O’qituvchili o'rganish - eng keng tarqalgan holat. Har bir presendent uchun ham ob'ekt, ham javob beriladi. Sifat funksionalligi javoblarning o'rtacha xatosi sifatida aniqlanadi. Izlananyotgan (qaralayotgan) algoritm uni minimallashtirishi kerak deb taxmin qilinadi.

Sifat funksiyonali toiyfalari

O’qituvchisiz o’rgatish, xususan, klasterlash. Har bir presendent uchun faqat ob'ekt ko'rsatilgan. Ob'ektlarning juft o'xshashligi haqidagi ma'lumotlardan foydalangan holda ob'ektlarni klasterlarga guruhlash talab qilinadi. Sifat funktsiyalarini turli yo'llar bilan aniqlash mumkin, masalan, o'rtacha klasterlararo va klaster ichidagi masofalarning nisbati.