دانلود پاورپوینت روش یادگیری IBL

یادگیری مبتنی بر نمونه

عنوان های پاورپوینت  : 

روش یادگیری IBL

یادگیری مبتنی بر نمونه

مقدمه

یک تفاوت اساسی

مشخصهها

مشکلات

مثالی از کاربردها

روشهای مختلف

K-Nearest Neighbor Learning)k-NN)

فاصله اقلیدسی

الگوریتم k-NN برای تابع هدف گسسته

مثال

فضای فرضیه

Voronoi diagram

بایاس استقرا

الگوریتم k-NN برای تابع هدف پیوسته

k-NN  برای تابع هدف پیوسته

Training data

نرمالیزه کردن دادههای آموزشی

Normalised training data

Distances of test instance from training data

Distance-weighted k-NN

نکاتی در مورد الگوریتم k-NN 

The curse of dimensionality

Cross-validation

Indexing

واژگان 

توابع Kernel 

توابع Kernel 

Locally Weighted Regression

Locally Weighted Linear Regression

رابطه محلی؟

استفاده از خطای محلی

قانون تغییر وزنها

انتخاب مقدار k 

ویژگیهای یادگیری نمونه

قسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل

رابطه محلی؟

قانون دلتا یک رویه تقریب کلی است در حالیکه در روش nearest neighbor  به دنبال یک رابطه برای تقریب محلی هستیم.

سوال: چگونه می‌توان با استفاده از رابطه کلی قانون دلتا رابطه محلی مورد نظر را بدست آوریم؟

ویژگیهای یادگیری نمونه

مزایا:

می‌تواند توابع پیچیده را مدل کند.

اطلاعات موجود در مثالهای آموزشی از بین نمی‌رود.

می‌تواند از نمایش سمبلیک نمونهها استفاده کند. (CBR)

معایب:

بازده الگوریتم هنگام انجام دستهبندی کم است.

تعیین یک تابع فاصله مناسب مشکل است.

ویژگیهای نامرتبط تاثیر منفی در معیار فاصله دارند.

ممکن است به حافظه بسیار زیادی نیاز داشته باشد.

30 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 )