فایل های مشابه شاید از این ها هم خوشتان بیاید !!!!
توضیحات محصول دانلود پاورپوینت روش یادگیری IBL (کد11750)
دانلود پاورپوینت روش یادگیری IBL
\nیادگیری مبتنی بر نمونه
\n\n عنوان های پاورپوینت :
\n \nروش یادگیری IBL
\nیادگیری مبتنی بر نمونه
\nمقدمه
\nیک تفاوت اساسی
\nمشخصهها
\nمشکلات
\nمثالی از کاربردها
\nروشهای مختلف
\nK-Nearest Neighbor Learning)k-NN)
\nفاصله اقلیدسی
\nالگوریتم k-NN برای تابع هدف گسسته
\nمثال
\nفضای فرضیه
\nVoronoi diagram
\nبایاس استقرا
\nالگوریتم k-NN برای تابع هدف پیوسته
\nk-NN برای تابع هدف پیوسته
\nTraining data
\nنرمالیزه کردن دادههای آموزشی
\nNormalised training data
\nDistances of test instance from training data
\nDistance-weighted k-NN
\nنکاتی در مورد الگوریتم k-NN
\nThe curse of dimensionality
\nCross-validation
\nIndexing
\nواژگان
\nتوابع Kernel
\nتوابع Kernel
\nLocally Weighted Regression
\nLocally Weighted Linear Regression
\nرابطه محلی؟
\nاستفاده از خطای محلی
\nقانون تغییر وزنها
\nانتخاب مقدار k
\nویژگیهای یادگیری نمونه
\n \n\n \n\n
\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nرابطه محلی؟\n\nقانون دلتا یک رویه تقریب کلی است در حالیکه در روش nearest neighbor به دنبال یک رابطه برای تقریب محلی هستیم.\n\n \n\nسوال: چگونه می‌توان با استفاده از رابطه کلی قانون دلتا رابطه محلی مورد نظر را بدست آوریم؟\n\n \n\nویژگیهای یادگیری نمونه\n\nمزایا:\n\nمی‌تواند توابع پیچیده را مدل کند.\n\nاطلاعات موجود در مثالهای آموزشی از بین نمی‌رود.\n\nمی‌تواند از نمایش سمبلیک نمونهها استفاده کند. (CBR)\n\nمعایب:\n\nبازده الگوریتم هنگام انجام دستهبندی کم است.\n\nتعیین یک تابع فاصله مناسب مشکل است.\n\nویژگیهای نامرتبط تاثیر منفی در معیار فاصله دارند.\n\nممکن است به حافظه بسیار زیادی نیاز داشته باشد.\n\n \n\n \n\n30 تا 70 درصد پروژه | پاورپوینت | سمینار | طرح های کارآفرینی و توجیهی | پایان-نامه | پی دی اف مقاله ( کتاب ) | نقشه | پلان طراحی | های آماده به صورت رایگان میباشد ( word | pdf | docx | doc )
