Результати пошуку

{{Машинне навчання|Кластерування}} ...м <math>\textbf{X}</math> і <math>\textbf{T}</math> утворюють повний набір даних. Взагалі, <math>\textbf{T}</math> може бути деякою підказкою, яка полегшує ...

{{Машинне навчання|Кластерування}} ...lustering structure}})&nbsp;— алгоритм знаходження кластерів у просторових даних на основі щільності. Він був представлений Міхаелем Анкерстом, Маркусом Брю ...

...итм [[Кластерний аналіз|кластеризації]] даних для великих [[База даних|баз даних]]. Порівняно з [[Кластеризація методом к–середніх|кластеризацією k-середніх ...еру з найближчим центроїдом. Використання лише центроїда для перерозподілу даних має проблеми, коли кластерам бракує однакових розмірів і форм. ...

{{Машинне навчання|Кластерування}} де d&nbsp;— метрика, <math>x_i</math>&nbsp;— і-ий об'єкт даних, а <math>m_j(x_i)</math>&nbsp;— центр кластера, якому на j-ій ітерації прип ...

У [[Машинне навчання|машинному навчанні]] та [[Добування даних|добуванні даних]] '''стрічкове ядро''' ({{lang-en|string kernel}})&nbsp;— це {{нп|ядрова фу Оскільки деякі добре доведені методи кластерування, класифікації та добування інформації ...

...виявлення [[Ознака (машинне навчання)|ознак]], або класифікування з сирих даних. Воно замінює ручне [[конструювання ознак]] і дозволяє машині як навчатися ...и такі ознаки або представлення через дослідження, не покладаючись на явні алгоритми. ...

{{Машинне навчання|Кластерування}} ...ang-en|hierarchical cluster analysis, HCA}}) в [[Добування даних|добуванні даних]] та [[Статистика|статистиці]]&nbsp;— метод [[Кластерний аналіз|кластерного ...

...rnel}}), тобто, [[Функція подібності|функції подібності]] над парами точок даних у сирому представленні. ...ocation=|pages=203}} {{ref-en}}</ref> Ядрові функції було представлено для даних послідовностей, {{нп|Графове ядро|графів||Graph kernel}}, текстів, зображен ...

...бластей із високою густиною, або навчання одновимірного многовида в основі даних, на якому вони перебувають. ...ні тренувальні набори&nbsp;— неможливими, в той час як отримання немічених даних відносно невитратне. В таких ситуаціях напівкероване навчання може мати вел ...

...й містить спроби та невдачі. Часто доводиться змінювати процес опрацювання даних та параметри моделі поки не буде отримано з результат з заданими властивост ...кі розбіжності часто полягають у використанні результатів: для [[добування даних]], отримані групи є предметом інтересу, при автоматичній класифікації, навп ...

...бачування ринку акцій|передбачуванні цін акцій||Stock market prediction}}. Алгоритми інтерактивного навчання можуть бути схильними до {{нп|Катастрофічна інтерфе ...розв'язання може займати менше часу на обчислення з додаванням нової точки даних, у порівнянні з пакетними методиками навчання. ...

...яку потрібно відкоригувати, виділено жирним шрифтом. Однак більш ефективні алгоритми, такі як описаний нижче, не поширюються на всі схеми зв'язностей однаково. == Швидші алгоритми == ...

Це робить його прийнятним для аналізу великих обсягів даних (сотні або й тисячі таксонів) і для {{не перекладено|Бутстреппінг|бутстрепп [[Категорія:Алгоритми кластерування даних]] ...

...івкерованого навчання]], алгоритми навчаються образів виключно з немічених даних. ...чай не вважають шаром, але в породжувальному режимі машини Гельмгольца шар даних отримує вхідні дані від середнього шару й має для цієї мети окремі ваги, то ...

{{Машинне навчання|Кластерування}} ...ласних значень]] та векторів, допоки у 80-х роках не з'явилися ефективніші алгоритми, такі як {{не перекладено|метод Ланцоша|||Lanczos algorithm }}, і багато ек ...

...шинному навчанні]] '''ме́тод опо́рних векторі́в'''&nbsp;— це метод аналізу даних для [[Статистична класифікація|класифікації]] та [[Регресійний аналіз|регре ...на групи, а потім відображувати нові дані на ці сформовані групи. Алгоритм кластерування, який забезпечує вдосконалення опорно-векторним машинам, називається '''опо ...

...df}}</ref> Повідомлялося про дуже обнадійливі результати щодо ряду наборів даних. Цей підхід<ref name="bogkernelijcv2007" /> досяг дуже вражаючих результаті ...eb/20080121104826/http://vision.cs.princeton.edu/resources_links.html бази даних Caltech 101] із багатообіцяючими результатами.<ref name="pyramidiccv2005" / ...

...кобазовому зіставлянні ({{lang-en|wide-baseline matching}}), що дало кращі алгоритми стереозіставляння та {{нп|розпізнавання об’єктів|||Object recognition}}. ...лощу кожної зв'язаної складової як функцію яскравості, створюючи структуру даних. Злиття двох складових розглядають як припинення існування меншої складової ...

...ми для візуалізації шляхом створення маловимірних зображень багатовимірних даних, цей процес схожий на [[багатовимірне шкалювання]]. Штучна нейронна мережа, ...ованими, тренування полягає в переміщенні векторів ваги у напрямку вхідних даних (зменшення [[Метрика (математика)|метрики відстані]]) без псування топологі ...

...індивідуальним порівнянням кожної ознаки з нового зображення з цією базою даних, і пошуком кандидатів у збіги на основі [[Евклідова відстань|евклідової від ...иво виконувати в часі, близькому до реального, принаймні для невеликих баз даних і на сучасному комп'ютерному обладнанні.{{Citation needed|дата=січень 2023} ...