Создайте страницу "Кластеризовать" на этой вики! См. все результаты поиска.
Результаты по запросу «"Кластеризовать"»
-
Шаблон:Кластеризовать
Плашку "Кластеризовать" следует добавлять статьям с проблемами в структуризации информации, или с затруднённой навигацией (необходимость объединить, разделить или переименовать статьи). Плашка автоматически переводит статью в категорию "Кластеризовать". -
Шаблон:Кластеризовать/doc
Плашку "Кластеризовать" следует добавлять статьям с проблемами в структуризации информации, или с затруднённой навигацией (необходимость объединить, разделить или переименовать статьи). Плашка автоматически переводит статью в категорию "Кластеризовать". -
Машинное обучение вики:Шаблоны
чтобы зафиксировать название и избежать битых ссылок!{{викифицировать}} Эта страница испытывает проблемы со ссылками на другие страницы{{кластеризовать}} У этой страницы проблемы со структуризацией (её требуется разбить на разделы, переименовать, разбить или объединить с другой). -
MediaWiki:Wiki-navigation
Категория:Викифицировать|Требуется викифицировать Категория:Кластеризовать|Требуется структуризовать Категория:Сомнения|Есть сомнения Категория:Незавершённые статьи|Заготовки, Категория:TodoList|TODO, Категория:Викифицировать|Требуется викифицировать, Категория:Кластеризовать|Требуется структуризовать, Категория:Сомнения|Есть сомнения, Категория:Незавершённые статьи|Заготовки -
Решающее дерево (Decision tree)
Решающее дерево (Decision tree) — решение задачи обучения с учителем, основанный на том, как решает задачи прогнозирования человек. В общем случае — это k-ичное дерево с решающими правилами в нелистовых вершинах (узлах) и некотором заключении о -
Метод максимального правдоподобия (Maximum likelihood estimation)
. Обучающие объекты и ответы на них независимо выбираются из некоторого распределения: Необходимо минимизировать функционал: -
Классификация с кодированием целевой переменной
Рассмотрим задачу многоклассовой классификации. — количество классов. Для применения кодов, исправляющих ошибки, в задаче классификации предлагается представить метку каждого класса бинарным вектором длины, естественно,. Точное значение зависит от метода исправления ошибок в коде и количества классов -
Ансамблирование простым голосованием: предельный случай
Рассмотрим задачу бинарной классификации. Пусть — бинарные классификаторы, решающие данную задачу. Введём случайные величины ошибся (допустим, смогли задать соответствующее вероятностное пространство).. Пусть независимые. Введём, тогда. -
Дискриминантная функция
Рассмотрим бинарную классификацию:. Зачастую, любой классификатор можно представить в виде:, где — это вектор параметров.