Мышление человека. 2

3 0) Методы машинного обучения(схема)
Приложения задач машинного обучения:
- распознавание образов;
- интеллектуальный анализ данных (Data Mining);
- обработка естественных языков;
- компьютерное зрение;
- медицинская диагностика;
- робототехника.

31) Классификация является наиболее естественным для человеческого интеллекта способом получения знаний о процессах и явлениях. Сознание человека при изучении объектов окружающего мира, сопоставляет их с уже известными объектами и оценивает степень их сходства. На основе это оценки объект относится к определённой группе, классу объектов. При исследовании широкого типа задач удобнее все объекты или явления разбиты на конечное число классов. При такой постановке задачи каждому образу объекта ставится в соответствие единственное значение вектора признаков и наоборот: каждому значению вектора признаков соответствует единственный образ исследуемого объекта. Классификатором или решающим правилом называется правило отнесения образа к одному из классов на основании его вектора признаков. Типичной формой обучения является обучение с учителем, когда для каждого входного набора данных известен выходной набор.
32) Метод k-ближайших соседей ( k-nearest neighbors algorithm - KNN). При реализации данного метода предполагается, что уже имеется какое-то количество объектов с точной классификацией, т.е. для каждого них точно известно, какому классу он принадлежит. Нужно выработать правило, позволяющее отнести новый, неисследованный объект к одному из возможных классов, а сами классы известны заранее. В основе k-NN лежит следующее правило: объект считается принадлежащим тому классу, к которому относится большинство его ближайших соседей. Под «соседями» здесь понимаются объекты, близкие к исследуемому в установленном смысле.При решении данной задачи необходимо уметь определять, насколько объекты близки друг к другу, т.е. уметь измерять «расстояние» между объектами - это может быть мера близости объектов, например, по цвету, форме, вкусу, запаху, весу. Следовательно, для применения метода kNN в пространстве признаков объектов должна быть введена некоторая метрика, т.е. функция расстояния.


33)

Тип транспорта	Средняя скорость	Вес (тонн)	Класс автомобиля
1. Самосвал	4	10	Грузовик
2.Пожарная машина	7	9	Грузовик
3. Фура-контейнер.	4	9	Грузовик
4. Автобус	6	8	Грузовик
5. Эвакуатор	2	6,5	Спец-авто
6. Реанимобиль	3	5,5	Спец-авто
7. Доставка на дом	3	4,5	Спец-авто
8. Фургон	4	5	Спец-авто
9. Маршрутка	4	6	Спец-авто
10.Малибу	10	5	Легковое авто
11.Джип	9	5,5	Легковое авто
12.Кобальт	7	5	Легковое авто
13.Спарк	6	3	Легковое авто