Похожие вопросы
2025-03-04 02:38:26
В системах машинного обучения под обобщением понимается переход от рассмотрения множества объектов к рассмотрению обобщенного понятия, описывающего класс таких объектов. Таким образом, решив задачу машинного обучения мы получим:
- Количество объектов в каждом классе
- Обучающую выборку
- Критерии отнесения объектов классам
- Центры классов
- Количество классов, к которым относятся объекты
Другие предметы Колледж Машинное обучение интеллектуальные информационные системы машинное обучение обобщение объектов классы объектов обучающая выборка критерии отнесения центры классов количество классов
2025-07-19 12:54:36
В системах машинного обучения обобщение играет ключевую роль. Оно позволяет модели, обученной на определенном наборе данных, применять свои знания к новым, ранее не виданным данным. Это достигается через создание обобщенного представления о данных, которое позволяет классифицировать новые объекты. Давайте разберемся, что именно мы получаем, решив задачу машинного обучения.
- Количество объектов в каждом классе: Это информация о том, сколько объектов принадлежит каждому из классов в обучающей выборке. Эта информация может быть полезна для анализа сбалансированности данных.
- Обучающая выборка: Это набор данных, на котором обучается модель. Она содержит примеры с известными метками классов, которые модель использует для обучения.
- Критерии отнесения объектов классам: Это правила или функции, которые модель использует для того, чтобы определить, к какому классу относится новый объект. Эти критерии формируются на основе анализа обучающей выборки.
- Центры классов: В некоторых алгоритмах, например, в методе k-средних, центры классов (или центроиды) представляют собой средние значения всех объектов в каждом классе. Они помогают определить, к какому классу ближе всего новый объект.
- Количество классов, к которым относятся объекты: Это общее число классов, на которые разделяются объекты в обучающей выборке. Это количество может быть заранее задано или определено в процессе обучения.
Таким образом, решив задачу машинного обучения, мы получаем набор инструментов и данных, которые помогают нам классифицировать новые объекты и принимать решения на основе полученных знаний.
