Я. Гудфеллоу, И. Бенджио, А. Курвилль



Download 14,23 Mb.
Pdf ko'rish
bet120/779
Sana14.06.2022
Hajmi14,23 Mb.
#671946
TuriКнига
1   ...   116   117   118   119   120   121   122   123   ...   779
Bog'liq
Гудфеллоу Я , Бенджио И , Курвилль А Глубокое обучение

x
(1)

x
(2)
,…, 
x
(
m
)
}. Такая нотация не предпо-
лагает, что любые два вектора-примера 
x
(
i
)
и 
x
(
j
)
имеют одинаковый размер.
В случае обучения с учителем пример содержит не только набор признаков, но и мет-
ку. Так, если мы хотим обучить алгоритм распознавать объекты на фотографиях, то 
должны будем указать, какие объекты присутствуют на каждой фотографии. Для это-
го можно задавать числовой код: 0 – человек, 1 – автомобиль, 2 – кошка и т. д. Часто 
при работе с набором данных в виде матрицы плана с наблюдаемыми признаками 
X
мы 
предоставляем также вектор меток 
y
, в котором элемент 
y
i
содержит метку 
i
-го примера.
Конечно, не всегда метка – единственное число. Так, если мы хотим научить систе-
му распознавания речи транскрибировать целые предложения, то меткой для каждо-
го примера будет последовательность слов. Как не существует формального опреде-
ления обучения с учителем и без учителя, так нет и строгой систематизации наборов 
данных или видов опыта. Описанные выше структуры покрывают большинство слу-
чаев, но для новых приложений всегда можно придумать что-то необычное.
5.1.4. Пример: линейная регрессия
Наше определение алгоритма машинного обучения как алгоритма, способного улуч-
шить качество работы программы для решения некоторой задачи на основе опыта, 
звучит несколько абстрактно. Чтобы добавить конкретики, приведем пример прос-
того алгоритма машинного обучения: линейной регрессии. Мы будем не раз воз-
вращаться к нему по ходу знакомства с дополнительными концепциями машинного 
обуче ния, чтобы лучше понять поведение алгоритма.
Как следует из названия, линейная регрессия решает задачу регрессии. Иными 
словами, наша цель – построить систему, которая принимает на входе вектор 
x


n

а на выходе
порождает скалярное значение 
y


. Результатом линейной регрессии 
является линейная функция входных данных. Обозначим 
y

– значение 
y
, предсказан-
ное моделью. Определим результат модели в виде
y



Download 14,23 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   116   117   118   119   120   121   122   123   ...   779




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish