TAILIEUCHUNG - Bài giảng Học máy: Các phương pháp học có giám sát - Nguyễn Nhật Quang (P4)

Bài giảng "Học máy - Các phương pháp học có giám sát: Học quy nạp luật - Rule induction" cung cấp cho người học các kiến thức: Phương pháp học quy nạp luật, các bài toán ví dụ, phân loại, chiến lược bao phủ gia tăng, Learn - one - Rule, đánh giá hiệu quản của một luật, các luật logic vị từ,. nội dung chi tiết. | Bài giảng Học máy: Các phương pháp học có giám sát - Nguyễn Nhật Quang (P4) Học Máy (IT 4862) Nguyễn ễ Nhật hậ Quang quangnn-fit@ Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ thông tin và truyền thông Năm học 2011-2012 Nội dung d môn ô học: h Giới thiệu chung g Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy Các phương pháp học dựa trên xác suất Các phương pháp học có giám sát Học quy nạp luật (Rule induction) Các phương pháp học không giám sát L cộng Lọc ộ tác tá Học tăng cường Học Máy – IT 4862 2 Quy nạp p luật – Giới thiệu (1) Để học một tập các luật (IF-THEN) cho bài toán phân loại • Phù hợp khi hàm mục tiêu (phân loại) có thể được biểu diễn bằng một tập các luật (IF-THEN) Hàm mục tiêu: h ≡ {Luật1, Luật2, ., Luậtm} Luậtj ≡ IF (Điều-kiệnj1 Λ Điều-kiệnj2 Λ . Λ Điều- kiệnjn) THEN Kết luậnj Các luật (IF-THEN) • Một phương pháp phổ biến để biểu diễn tri thức • Phương pháp biểu diễn dễ hiểu nhất đối với người dùng Học Máy – IT 4862 3 Quy nạp p luật – Giới thiệu (2) Nhắc lại: Học cây quyết định (Decision tree learning) cũng có cho p phépp học ọ một ộ tập ập các luật ậ logic g địnhị đề • Bước 1: Học cây quyết định • Bước 2: Biểu diễn mỗi đường đi trong cây (từ nút gốc đến nút lá) thành một luật tương ứng Học một tập các luật • Học ọ cây yqquyết y định: ị Tập ập các luật ậ logic g định ị đề được ợ học ọ đồng g thời • Học quy nạp luật: Tập các luật logic định đề/vị từ được học tuần tự (từng luật một) Cá giải Các iải thuật th ật khác khá nhau h để học h các á kiểu kiể luật l ật khác khá nhau h • Các luật logic định đề (chỉ sử dụng các ký hiệu hằng) ậ logic • Các luật g vịị từ ((sử dụng ụ g cả các ký ý hiệu ệ biến và các ký ý hiệu ệ vịị từ)) – khả năng diễn đạt cao hơn Học Máy – IT 4862 4 Quy nạp p luật – Ví dụ (1) Học một tập các luật logic định đề Vd: Hàm mục ụ tiêu (p (phân loại) ạ ) Buy y_Computer p

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.