Машинное обучение. Лекции

На время карантина коронавируса
admin
Администратор
Сообщения: 820
Зарегистрирован: 27 июл 2018, 18:43
Откуда: apsheronsk.bozo.ru
Контактная информация:

Машинное обучение. Лекции

Сообщение admin » 17 мар 2020, 10:24

Лекции по машинному обучению

Лекция от 17.03.2020
Темы лекции:
1. Обобщенный метрический классификатор
2. Метод потенциальных функций

Материалы к лекции:
0. Лекция Воронцова http://www.ccas.ru/voron/download/MetricAlgs.pdf
1. Метод потенциальных функций на machinelearning
2. на Хабре

Контрольные вопросы:
1. Аргументированно назовите недостатки и достоинства метода потенциальных функций.
2. В каких случаях применяется метод потенциальных функций?
3. Чем метод потенциальных функций отличается от метода kNN?
4. В чем суть гипотезы компактности?
5. Какие алгоритмы называют метрическими?

Магистр ПР
Сообщения: 1
Зарегистрирован: 17 мар 2020, 20:47

Re: Машинное обучение. Лекции

Сообщение Магистр ПР » 17 мар 2020, 20:48

test

Chip1
Сообщения: 1
Зарегистрирован: 20 мар 2020, 09:53

Re: Машинное обучение. Лекции

Сообщение Chip1 » 20 мар 2020, 09:54

непонятно как рассчитывается ядро Парзена..

admin
Администратор
Сообщения: 820
Зарегистрирован: 27 июл 2018, 18:43
Откуда: apsheronsk.bozo.ru
Контактная информация:

Re: Машинное обучение. Лекции

Сообщение admin » 26 мар 2020, 15:19

Достоинства метода потенциальных функций заключаются в нелинейном разбиении множества объектов. Что позволяет решать задачи, которые сложно решить другими методами.
А недостатки — в трудном выборе подходящей потенциальной функции и трудоемкости вычислений, при большом объеме обучающей выборке.

Так?:)

admin
Администратор
Сообщения: 820
Зарегистрирован: 27 июл 2018, 18:43
Откуда: apsheronsk.bozo.ru
Контактная информация:

Re: Машинное обучение. Лекции

Сообщение admin » 26 мар 2020, 15:20

только они же на два класса бьют? или ошибаюсь?


Вернуться в «Студентам»

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и 0 гостей