Hc Máy
(IT 4862)
h
Nguy
n N
h
t Quang
quangnn-fit@mail.hut.edu.vn
Trường Đại hc Bách Khoa Hà Ni
Vin Công ngh thông tin và truyn thông
Năm hc 2011-2012
Ni
d
ô
h
Ni
d
ung m
ô
n
h
c:
Gii thiu chun
g
g
Đánh giá hiunăng hthng hcmáy
Các phương pháp hcdatrênxácsut
Các
phương
pháp
hc
da
trên
xác
sut
Các phương pháp hccógiámsát
Hc
da
trên
các
láng
ging
gn
nht
(Nearest
Hc
da
trên
các
láng
ging
gn
nht
(Nearest
neighbors learning)
Các
p
hươn
g
p
p
hc khôn
g
g
iám sát
p g
pp
g
g
Lccng tác
Hc
tăng
cường
2
Hc Máy – IT 4862
Hc
tăng
cường
Hc da trên các láng ging gn nht
Mtstên gi khác caphương pháp hcda trên các láng
ging gnnht (Nearest neighbors learning)
Instance-based learning
Lazy learning
Memory
-
based learning
Memory
based
learning
Ý tưởng caphương pháp hcda trên các láng ging gnnht
Vim
tt
p
các d
h
c
p
(Đơnginlà) lưulicácvídhc
Chưaxâydng mtmôhình(môt) rõ ràng tng quát ca
hàm
mc
tiêu
cn
hc
hàm
mc
tiêu
cn
hc
Đốivimtvídcn phân loi/dựđoán
Xét quan hgiavídụđóvicácvídhcđể gán giá trca
3
Hc Máy – IT 4862
hàm mctiêu(mt nhãn lp, hocmtgiátrthc)
Hc da trên các láng ging gn nht
Biu din đầu vào ca bài toán
Mi ví d xđược biu din là mt vectơ
n
chiu tron
g
khôn
g
g
ian
ggg
các vectơ XRn
x= (x1,x2,…,xn), trong đó xi(R) là mt s thc
C
C
ó th
áp dng được vi c
2 ki
u bài toán hc
Bài toán phân lp (classification)
Hàm m
c tiêu có
g
iá tr
ri r
c
(
a discrete-valued tar
g
et function
)
g (
g)
Đầu ra ca h thng là mt trong s các giá tr ri rc đã xác định
trước (mt trong các nhãn lp)
Bài toán
d đoán/hi quy (prediction/regression)
Bài
toán
d
đoán/hi
quy
(prediction/regression)
Hàm mc tiêu có giá tr liên tc (a continuous-valued target function)
Đầu ra ca h thng là mt giá tr s thc
4
Hc Máy – IT 4862
V
í dbài toán
p
hân l
p
p
p
Lp c1 Lp c2
Xét 1 láng ging gn
Ví d cn
phân lp z
nht
Gán zvào lpc2
Xét 3 láng ging gn
nht
Gán
z
vào
lp
c1
Gán
z
vào
lp
c1
Xét 5 láng ging gn
nht
nht
Gán zvào lpc1
5
Hc Máy – IT 4862