Cara pepadhamu cedhak: conto karya

cara pepadhamu cedhak iku meter classifier paling gampang kang adhedhasar evaluasi saka mirip saka objek.

obyek analisa belongs kanggo kelas kang padha dadi kagungane subjek saka sampel latihan. Ayo kita mangerteni ingkang punika tangga cedhak. Coba ngerti tenan rumit, conto Techniques beda.

cara hipotesis

cara pepadhamu cedhak bisa dianggep minangka algoritma sing paling umum digunakake kanggo klasifikasi. Obyek nglakoni Klasifikasi belongs menyang y_i kelas, kanggo kang obyek paling cedhak learning sampel x_i.

Utomo saka cara tanggi paling cedhak

k cara pepadhamu cedhak bisa nambah akurasi klasifikasi. obyek analisa belongs kanggo kelas padha dadi akeh saka tanggi, sing, k cedhak iku obyek saka sampel x_i analisa. Mecahaken masalah-masalah karo loro kelas nomer tanggi bakal aneh supaya kahanan mbingungake, yen padha nomer tanggi bakal kagungane kelas beda.

Teknik tanggi dilereni soko tugas

cara PostgreSQL-analisa tsvector cedhak tanggi digunakake nalika nomer kelas paling telu, lan sampeyan bisa ora nggunakake nomer Ganjil. Nanging mbingungake mengkene malah ing kasus iki. Banjur, tangga i-th nemu bobot w_i, kang sudo karo pepadhamu Alexa i. Iku nuduhake kelas obyek, kang bakal duwe bobot total maksimal antarane tanggi cedhak.

Hipotesis saka compactness

Ing manah kabeh cara ing ndhuwur iku hipotesis compactness. Iku tabet sambungan antarane ukuran mirip obyek lan sing kagolong ing kelas padha. Ing kahanan iki, ing wates antarane jinis punika wangun prasaja, lan nggawe kelas-kelas objèk ing papan area mobile kompak. Ing wilayah kayata ing analisis matématika dijupuk kanggo ateges pesawat maringi wates ditutup. hipotesis iki ora gegandhengan karo pemahaman saben dinten tembung.

Rumus dhasar

Ayo padha nliti liyane pepadhamu paling cedhak. Yen latihan ngajokaken jinis sampel "obyek-nanggepi» X ^ m = \ {(x_1, y_1), \ titik, (x_m, y_m) \}; yen majemuk saka obyek kanggo netepake kadohan fungsi \ rho (x, x '), kang wis dituduhake ing wangun saka model mirip nyukupi obyek kanthi nambah ing Nilai saka fungsi sudo mirip antarane obyek x, x'.

Kanggo obyek wae, sampeyan bakal mbangun sampel training obyek x_i karo nambah jarak kanggo u:

\ Rho (u, x_ {1; u}) \ leq \ rho (u, x_ {2; u}) \ leq \ cdots \ leq \ rho (u, x_ {m; u}),

ngendi x_ {i; u} characterizes sampel learning object, kang i-th sumber pepadhamu obyek u. seratan lan Kaya diterusake i-th pepadhamu: y_ {i; u}. Akibaté, kita temokake yen sembarang obyek u provokes renumbering sampel dhewe.

Netepake nomer k tanggi

cara pepadhamu cedhak nalika k = 1 saged menehi Klasifikasi Kléru, ora mung ing obyek-emisi, nanging uga kanggo kelas liyane sing cedhak.

Yen kita njupuk k = m, algoritma bakal dadi stabil lan bakal mrosot menyang Nilai pancet. Sing kok linuwih penting supaya indeks nemen k.

Ing laku, minangka optimal indeks k digunakake ukuran ngusapake kontrol.

emisi screenings

Obyek panaliten sing umumé unequal, nanging antarane wong-wong mau ana sing sing duwe karakteristik kelas lan sing disebut minangka standar. Ing jarak saka subyek menyang model becik saka kemungkinan dhuwur saka gadhahanipun kelas iki.

Carane rezultativen cara tanggi cedhak? Tuladha mau bisa katon ing basis saka kategori peripheral lan non-informatif obyek. Lagi wiwit lingkungan kandhel saka obyek wakil saka kelas iki. Yen mbusak saka klasifikasi Sampling kualitas ora bakal nandhang sangsara.

Njaluk menyang nomer tartamtu conto bisa gangguan mulaning sing "ing lemah" saka kelas. Njabut impact mesti positif ing kualitas klasifikasi.

Yen sampel dijupuk saka obyek gangguan uninformative lan ngilangke, sampeyan bisa Count ing asil positif sawetara ing wektu sing padha.

Pisanan cara sisipan saka klasifikasi pepadhamu cedhak ngidini kanggo nambah kualitas, ngurangi jumlah data sing disimpen, ngurangi wektu klasifikasi, kang ngginakaken ing pilihan saka standar sabanjuré.

Panggunaan conto Ultra-gedhe

cara pepadhamu cedhak adhedhasar panyimpenan nyata saka obyek learning. Kanggo nggawe banget conto gedhe-ukuran nggunakake masalah technical. Yahoo wis ora mung kanggo nyimpen jumlah pinunjul saka informasi, nanging uga ing jumlah minimal wektu kanggo duwe wektu kanggo golek obyek u k antarane tanggi paling cedhak.

Kanggo ngrampungake tugas iki, loro cara sing digunakake:

• sampel thinned liwat obyek discharge non-data;
• nggunakake struktur data khusus efektif lan kode kanggo search cepet saka tanggi paling cedhak.

Aturan cara pilihan

Klasifikasi ndhuwur iki dianggep. cara pepadhamu cedhak digunakake mecahaken masalah-masalah praktis, kang dikenal ing advance jarak fungsi \ rho (x, x '). Ing obyek njlentrehke garis vektor numerik nggunakake meter géomètri. pilihan iki wis ora sabdhoning khusus, nanging melu pangukuran kabeh pratandha "ing ukuran padha." Yen faktor iki ora dijupuk menyang akun, banjur meter bakal predominate fitur gadhah angka numerik paling.

Yen ana jumlah sing substansial saka fitur, ngitung kadohan minangka jumlah saka standar ing gejala tartamtu katon ukuran masalah serius.

Ing papan dimensi dhuwur adoh saka siji liyane bakal kabeh obyek. Wekasanipun, sampel sembarang bakal sabanjuré kanggo obyek kang sinau k tanggi. milih nomer cilik fitur informatif kanggo ngilangke masalah iki. Kalkulus kanggo ngétung prakiraan mbangun ing basis saka himpunan pratandha, lan kanggo saben individu mbangun fungsi jarak sing.

kesimpulan

itungan matematik asring ndherek nggunakake macem-macem Techniques sing duwe dhewe khusu ciri, kaluwihan lan cacat. Viewed cara pepadhamu cedhak bisa ngatasi cukup masalah serius, amarga karakteristik objèk matématika. Konsep eksperimen, adhedhasar cara analisa lagi aktif digunakake ing Intelligence Ponggawa.

Ing sistem pakar iku perlu ora mung kanggo golongan obyek, nanging uga nuduhake pangguna panjelasan saka klasifikasi ing pitakonan. Ing metode iki, panjelasan saka kedadean iki sing ditulis ing hubungan kanggo obyek saka kelas tartamtu uga lokasi relatif kanggo sampel digunakake. Komunitas panjarwa lan industri Legal, geologi, dokter, njupuk iki "perintis" logika aktif nggunakake ing riset sing.

Supaya bisa analisa cara paling dipercaya, efisien, menehi asil sing dipengini, sampeyan kudu njupuk tokoh k minimal, nanging uga supaya emisi antarane obyek analisa. Sing kok nggunakake standar lan cara pilihan, sarta metrik Optimization.