Học dựa trên láng giềng gần nhất

Một số tên gọi khác của phương pháp học dựa trên các láng giềng gần nhất (Nearest neighbor learning) • Instance-based learning • Lazy learning • Memory-Memory based learning

78p phuonggm 30-09-2012 236 67   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 5, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; bài toán phân lớp; học dựa trên các láng giềng gần nhất (Nearest neighbors learning); ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix); giải thuật phân lớp k-NN;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

24p duonghoanglacnhi 07-11-2022 22 8   Download

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 7: Học dựa trên láng giềng gần nhất (KNN). Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: học dựa trên các láng giềng gần nhất; giải thuật k-NN cho phân lớp; hàm tính khoảng cách; chuẩn hóa miền giá trị thuộc tính;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

23p duonghoanglacnhi 07-11-2022 20 5   Download

Bài giảng "Học máy - Các phương pháp học có giám sát: Học dựa trên các láng giềng gần nhất" cung cấp cho người học các kiến thức: Các khái niệm, các ví dụ về bài toán phân lớp, giải thuật phân lớp, giải thuật dự đoán, hàm tính khoảng cách, chuẩn háo miền giá trị thuộc tính,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

17p koxih_kothogmih7 24-09-2020 57 7   Download

"Bài giảng Lý thuyết nhận dạng – Chương 1: Nội dung môn học" trình bày tổng quan nội dung của môn học như tổ chức môn học, giới thiệu về nhận dạng mẫu, nhận dạng mẫu dựa trên thống kê học, ước lượng hàm mật độ xác suất, sự phân lớp dựa trên láng giềng gần nhất, phân loại tuyến tính, phân loại phi tuyến, mạng neuron nhân tạo...

11p cothumenhmong7 05-09-2020 44 5   Download

Chương 4 - Các phương pháp học có giám sát (học dựa trên các láng giềng gần nhất). Chương này trình bày những nội dung chính sau: Các khái niệm, các ví dụ về bài toán phân lớp, giải thuật phân lớp, giải thuật dự đoán, hàm tính khoảng cách, chuẩn háo miền giá trị thuộc tính,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

17p tieu_vu16 03-01-2019 57 3   Download