Теория распознавания презентация

известный, то его поведение будет сходно с поведением прототипа»

похоже на кошку

прототип: КОШКА

мяукает,
любит молоко и рыбу

набор объектов (или явлений), которые сравниваются с уже известными прецедентами

Признаки –
качественные и количественные характеристики объектов обучающего множества, которые могут принимать как непрерывные значения, так и дискретные

бы делать

отложена по своей оси

Кластеры - точки в пространстве признаков образующие группы, отделенные друг от друга областями, где плотность точек мала.

Отделенные друг от друга группы составляют классы.

и ленивые

Глупые и ленивые

по одной отдельно взятой оси признаков.
Тогда можно преобразовать пространство, т. е. ввести новые переменные, которые являются линейными (или нелинейными) комбинациями прежних признаков. Такие комбинации определяются как конъюнкции.

и ленивые

Глупые и ленивые

и ленивые

Глупые и ленивые

МОТИВАЦИЯ

и ленивые

Глупые и ленивые

МОТИВАЦИЯ

классов называется решающим правилом

Процедура, приводящая к формулировке решающего правила, называется в теории распознавания обучением.

Оценка значимости признаков, выбор конъюнкции и весовых коэффициентов на основе имеющихся сведений определяется как внимание

обучающее множество
Определяет значимость признаков
Формулирует решающее правило

Создание «интеллектуальных» баз данных
Создание автомобильного автопилота
и т.п.