Отрывок: 99 3. Задание правил: a) вычисления предикатов jf «похож» – «не похож» между эталонным и искомым объектом по значениям функции близости ijd ; b) вычисления оценки ,j lS схожести искомого объекта с классом по опорному подмножеству на основании предикатов if «похож» – «не похож»; c) формирования итоговой оценки схожести l между объектом и классом l...
Название : | Распознавание образов и машинное обучение. Основные подходы |
Авторы/Редакторы : | Мясников В. В. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) |
Дата публикации : | 2023 |
Издательство : | Изд-во Самар. ун-та |
Библиографическое описание : | Мясников, В. В. Распознавание образов и машинное обучение. Основные подходы : учеб. пособие / В. В. Мясников. ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т). - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023. - 1 файл (3,1 Мб). - ISBN = 978-5-7883-1929-2. - Текст : электронный |
Аннотация : | Гриф. Используемые программы Adobe Acrobat Пособие представляет собой краткое изложение материалов по ключевым разделам современной теории искусственного интеллекта: машинному обучению и распознаванию образов (классификации). Пособие включает, в частности, классификацию задач машинного обучения, описание основных методов ранжирования/упорядочивания объектов и методов распознавания образов (классификации): геометрических, статистических и алгебраических, а также кратких основ теории последовательного анализа и классификации, теории обучения с подкреплением и искусственных нейронных сетей.Предназначено для студентов факультета информатики, обучающихся по направлению подготовки 01.03.02 Прикладная математика и информатика и специальности 10.05.03 Информационная безопасность автоматизированных систем. Подготовлено на кафедре геоинформатики и информационной безопасности Труды сотрудников Самар. ун-та (электрон. версия) |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Uchebnye-izdaniya/Raspoznavanie-obrazov-i-mashinnoe-obuchenie-Osnovnye-podhody-104395 |
ISBN : | 978-5-7883-1929-2 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\537682 |
Ключевые слова: | алгебраические методы распознавания алгоритм Q-Actor-Critic алгоритм REINFORCE байесовская последовательная решающая процедура искусственные нейронные сети искусственный интеллект классификатор Байеса классификатор Неймана-Пирсона кросс-валидация машинное обучение метод Q-learning метод парных сравнений метод реконструкции предпочтений по знаковым представлениям методы классификации методы машинного обучения методы обучения с подкреплением методы совместной классификации минимаксный классификатор непараметрические методы оценки плотности вероятности параметрические методы оценки плотности вероятности последовательные методы классификации последовательный критерий отношения вероятностей Вальда распознавание образов статистические методы классификации учебные издания |
Располагается в коллекциях: | Учебные издания |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1929-2_2023.pdf | 3.18 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.