Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил

Презентация Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил. Доклад-презентация на заданную тему выполнена в программе PowerPoint и содержит 16 слайдов. Презентации взяты из открытого доступа или загружены их авторами, администрация сайта не отвечает за достоверность информации в них, все права принадлежат авторам. Если презентация оказалась полезной для Вас - поделитесь ссылкой с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций в закладки вашего браузера!
Презентации » Математика » Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил
Презентация Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил. Доклад-презентация на заданную тему выполнена в программе PowerPoint и содержит 16 слайдов. Презентации взяты из открытого доступа или загружены их авторами, администрация сайта не отвечает за достоверность информации в них, все права принадлежат авторам. Если презентация оказалась полезной для Вас - поделитесь ссылкой с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций в закладки вашего браузера!

Слайды презентации Открыть в PDF

Слайд 1

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил
Описание слайда:

Математические модели, постановки задач, алгоритмы обучения, оценки решающих правил Лекция №2


Слайд 2

2 / 16План лекции  Классификация моделей, прямая и обратная задачи, виды моделирования. 
Описание слайда:

2 / 16План лекции  Классификация моделей, прямая и обратная задачи, виды моделирования.  Процесс моделирования, критерий выбора.  Стандартные постановки основных задач индуктивного формирования баз знаний.  Алгоритмы обучения классификации, их характеристики и способы сравнения.


Слайд 3

3 / 16Математическая модель Математическая модель – математическое представление реальности, один из вариантов модели,
Описание слайда:

3 / 16Математическая модель Математическая модель – математическое представление реальности, один из вариантов модели, как системы, исследование которой позволяет получать информацию о некоторой другой системе. Замена объекта исследования его моделью Связь с реальностью – гипотезы, идеализация, упрощение Методы, как правило, описывают идеальный объект Универсальные модели разного уровня адекватности


Слайд 4

4 / 16Классификация моделей Формальная классификация Линейные или нелинейные модели Сосредоточенные или распределенные системы
Описание слайда:

4 / 16Классификация моделей Формальная классификация Линейные или нелинейные модели Сосредоточенные или распределенные системы Детерминированные или стохастические (вероятностные) Статические или динамические Дискретные или непрерывные Однородные или неоднородные По способу представления объекта Структурные и функциональные По степени формализации Содержательные и формальные Содержательная классификация моделей Гипотеза, феноменологическая модель, приближение, упрощение, эвристическая модель, аналогия, мысленный эксперимент, демонстрация возможности По наличию параметров Модели без параметров или модели с параметрами


Слайд 5

5 / 16Прямая и обратная задачи математического моделирования Прямая задача. Структура модели и все
Описание слайда:

5 / 16Прямая и обратная задачи математического моделирования Прямая задача. Структура модели и все ее параметры считаются известными, главная задача – провести исследование модели для извлечения полезного знания об объекте. Типы задач Обратная задача. Известно множество возможных моделей и нужно выбрать конкретную модель на основании некоторых данных об объекте. Чаще всего структура модели известна, и необходимо определить некоторые неизвестные параметры.


Слайд 6

6 / 16Статистическое Логическое ЦифровоеМатематическое Виды моделирования Основные видыКомпьютерноеИнформационное Психологическое Педагогическое Эволюционное Имитационное Молекулярное
Описание слайда:

6 / 16Статистическое Логическое ЦифровоеМатематическое Виды моделирования Основные видыКомпьютерноеИнформационное Психологическое Педагогическое Эволюционное Имитационное Молекулярное Физическое


Слайд 7

7 / 16Процесс моделирования Этап 1 Этап 2 Этап 3 Этап 4 Сбор знаний
Описание слайда:

7 / 16Процесс моделирования Этап 1 Этап 2 Этап 3 Этап 4 Сбор знаний об объекте. Построение модели конкретной сложности. Решение вопроса о сходстве оригинала и модели. Модель как объект исследования. Модельный эксперимент. Результат этапа – получение совокупности знаний о модели. Формиро- вание множества знаний. Корректи- ровка знаний с учетом не учтенных в модели свойств оригинала. Практическая проверка полученных с помощью модели знаний. Построение обобщающей теории объекта- оригинала.


Слайд 8

8 / 16Критерии выбора моделей и методы отбора признаков 1. Внешние критерии: адекватность, непротиворечивость,
Описание слайда:

8 / 16Критерии выбора моделей и методы отбора признаков 1. Внешние критерии: адекватность, непротиворечивость, полнота, точность, универсальность 2. Внутренние критерии: сложность (количественная), интерпретируемость (качественная) Отбор признаков осуществляется по принципу их значимости с точки зрения удовлетворения критериям к выбору (построению) модели. Бывают случаи, когда объекты описываются временными рядами, сигналами, изображениями, видеорядами, текстами, попарными отношениями сходства или интенсивности взаимодействия.


Слайд 9

9 / 16ИФБЗ Алгоритм обученияМодель предметной области База знаний Задачи классификации и кластеризацииОбучающая и
Описание слайда:

9 / 16ИФБЗ Алгоритм обученияМодель предметной области База знаний Задачи классификации и кластеризацииОбучающая и контрольная выборка Модельные и реальные данные Индуктивное формирование баз знаний (ИФБЗ)


Слайд 10

10 / 16Стандартные постановки основных задач ИФБЗ Задача классификации (обучение с учителем) Задача кластеризации
Описание слайда:

10 / 16Стандартные постановки основных задач ИФБЗ Задача классификации (обучение с учителем) Задача кластеризации (обучение без учителя) Для некоторого множества моделей зависимости, к которому относится неизвестная зависимость между классами и объектами, разработать алгоритм классификации , который на основе описания объектов обучающей выборки строит решающее правило , вероятность правильной классификации которого любых новых объектов как можно выше. Используя некоторую метрику, разработать алгоритм кластеризации, который на основе описания объектов обучающей выборки разбивает обучающую выборку на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались, и строит описания кластеров , позволяющие относить к ним новые объекты.


Слайд 11

11 / 16Правильная и точная классификации Правильная классификация – если одним из классов объекта,
Описание слайда:

11 / 16Правильная и точная классификации Правильная классификация – если одним из классов объекта, выдаваемых решающим правилом, является правильный класс. Точная классификация – если решающее правило выдает для объекта единственный класс.Учитель – либо сама обучающая выборка, либо тот, кто указал на объектах обучающей выборки их правильные классы.


Слайд 12

12 / 16Отличия задач классификации и кластеризации Задача кластеризации отличается от задачи классификации тем,
Описание слайда:

12 / 16Отличия задач классификации и кластеризации Задача кластеризации отличается от задачи классификации тем, что в первом случае разбиение множества объектов на классы неизвестно, и поэтому для объектов обучающей выборки правильные классы не могут быть заданы. Задача кластеризации сводится к разбиению обучающей выборки на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались, а также к построению описания кластеров, позволяющим относить к этим кластерам новые объекты.


Слайд 13

13 / 16Компоненты формирования Индуктивная база знанийИндуктивная база знаний формирование Обучающая выборкаАлгоритм обученияПостановка задачиМодель
Описание слайда:

13 / 16Компоненты формирования Индуктивная база знанийИндуктивная база знаний формирование Обучающая выборкаАлгоритм обученияПостановка задачиМодель


Слайд 14

14 / 16Алгоритм обучения классификации Алгоритм классификации (алгоритм обучения классификации) – это отображение, которое
Описание слайда:

14 / 16Алгоритм обучения классификации Алгоритм классификации (алгоритм обучения классификации) – это отображение, которое по обучающей выборке строит решающее правило . Нужно построить такой алгоритм, вероятность правильной классификации которого новых объектов имеет возможно большее значение. Поскольку задача поиска наибольшего значения для всех возможных алгоритмов классификации и обучающих выборок не имеет шансов быть решенной, как правило, рассматривается более конкретная постановка задачи классификации, например, задача чемпионата мира среди алгоритмов классификации.


Слайд 15

15 / 16Пусть имеются алгоритмы классификации , для моделей соответственно, и обучающая выборка t
Описание слайда:

15 / 16Пусть имеются алгоритмы классификации , для моделей соответственно, и обучающая выборка t . Для модели m требуется построить такой алгоритм классификации , что для заданной обучающей выборки t имеет место ,..., . В соответствии с этой постановкой задачи проводятся чемпионаты мира среди алгоритмов классификации ( считается победителем среди участников ). Во многих работах предлагаемый алгоритм сравнивается таким способом с другими известными алгоритмами классификации.Задача чемпионата мира среди алгоритмов классификации (слабая)


Слайд 16

16 / 16Если в постановке задачи рассматривается множество обучающих выборок , то такую постановку
Описание слайда:

16 / 16Если в постановке задачи рассматривается множество обучающих выборок , то такую постановку можно назвать «сильной». В последнем случае алгоритм классификации считается победителем среди участников , если его вероятность правильной классификации превосходит вероятности других алгоритмов на всех обучающих выборках . Сильная постановка задачи классификации поддерживается распределенной системой тестирования алгоритмов классификации «Полигон алгоритмов» .Задача чемпионата мира среди алгоритмов классификации (сильная)


Чтобы скачать презентацию - поделитесь ей с друзьями с помощью социальных кнопок.