Машиналық оқыту: қағидалары мен алгоритмдері
Анықтама
Машиналық оқыту — жасанды интеллектінің бір бөлімі; компьютердің алдын ала жазылған алгоритмді пайдаланып, тапсырманы орындауды үйренуі.
| Түрі | Деректер | Есептері |
|---|
| Мұғаліммен | Белгіленген | Жіктеу, регрессия |
| Мұғалімсіз | Белгіленбеген | Кластерлеу, ассоциация |
| Жартылай қатысумен | Аз белгіленген + көп белгіленбеген | Дәлдікті арттыру |
| Негіздеп оқыту | Ортамен әрекеттесу | Марапат арқылы стратегия табу |
Анықтама
Қарапайым Байес алгоритмі — Байес теоремасына негізделген жіктеу алгоритмі: P(c|x) = P(x|c)·P(c)/P(x).
P(Иә|Күн ашық) = P(Күн ашық|Иә)·P(Иә) / P(Күн ашық)
= 0,33 · 0,64 / 0,36 = 0,60
Анықтама
K-жақын көршілер (KNN) — жаңа нысанға ЕҢ ЖАҚЫН k нысанды тауып, солардың көпшілігі жататын класты таңдайтын алгоритм. Евклид қашықтығы: D = √((x₁−x₂)²+(y₁−y₂)²).
Деңгей: Орта Байес формуласын қолдану
Берілді: Бұлтты — 4 иә/2 жоқ; Күн ашық — 3 иә/2 жоқ; барлығы 9 иә/5 жоқ (14 бақылау).
Табу керек: күн ашық болғанда матч өту ықтималдығы.
Шешуі:
P(Иә|Күн ашық) = (3/9)·(9/14) / (5/14) = 0,60.
Жауабы: 0,60 (60%).