tailieunhanh - Bài giảng Học máy: Các phương pháp học không giám sát (P1) - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng "Học máy: Các phương pháp học không giám sát" cung cấp cho người học các kiến thức: Giới thiệu HAC, khoảng cách giữa hai cụm, phân tích đơn, liên kết hoàn toàn, liên kết trung bình, liên kết trung tâm, các hàm khoảng cách, . | Học Máy IT 4862 Nguyễn ễ Nhật hậ Quang quangnn-fit@ Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ thông tin và truyền thông Năm học 2011-2012 Nội dung d môn ô học h Giới thiệu chung g Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy Các phương pháp học dựa trên xác suất Các phương pháp học có giám sát Cá phương Các h pháp há học h không khô giám iá sát át Giới thiệu về phân cụm Phân â cụ cụm dựa ttrên ê pphân â tác tách k-Means ea s Lọc cộng tác Học tăng cường Học Máy IT 4862 2 Học có vs. không có giám sát Học có giám sát Supervised learning Tập dữ liệu dataset bao gồm các ví dụ dụ mà mỗi ví dụ được gắn kèm với một nhãn lớp giá trị đầu ra mong muốn Mục đích là học xấp xỉ một giả thiết vd một phân lớp một hàm mục tiêu . tiêu phù hợp với tập dữ liệu hiện có Giả thiết học được learned hypothesis sau đó sẽ được dùng để phân lớp dự đoán đối với các ví dụ mới Học không có giám sát Unsupervised learning Tập dữ liệu dataset bao gồm các ví dụ mà mỗi ví dụ không có thông tin về nhãn lớp giá trị đầu ra mong muốn Mục đích là tìm ra học các cụm các cấu trúc các quan hệ tồn tại trong tập dữ liệu hiện có Học Máy IT 4862 3 Phân cụm ụ Phân cụm nhóm Clustering là phương pháp học không có giám sát được sử dụng phổ biến nhất Tồn tại các phương pháp học không có giám sát khác ví dụ Lọc cộng tác Collaborative filtering Khai phá luật kết hợp Association rule mining mining . Học phân cụm Đầu vào một tập dữ liệu không có nhãn các ví dụ không có nhãn lớp giá trị đầu ra mong muốn Đầu ra các cụm nhóm của các ví dụ Một cụm cluster là một tập các ví dụ Tương tự với nhau theo một ý nghĩa đánh giá nào đó Khác biệt với các ví dụ thuộc các cụm khác Học Máy IT 4862 4 Phân cụm ụ Ví dụ ụ Một ví dụ về phân cụm Các ví dụ được phân chia thành 3 cụm Liu 2006 Học Máy IT 4862 5 Phân cụm ụ Các thành p phần Hàm tính khoảng cách độ tương tự độ khác biệt Giải ả thuật phân cụm Dựa trên phân tách Partition-based clustering Dựa trên tích tụ phân cấp Hierarchical clustering Bản đồ tự tổ thức Self-organizing map

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.