双十二欲临 恒洁淋浴花洒套装599元包邮

百度 二十四节气只在有限地区相对适用，但它总结了太阳一年之中最重要的变化规律，这对于农耕生产有重要的指导意义。

Ma??n ?yr?nm?si — veril?nl?r bazas?ndan v? ya sensorlardan giri? olaraq empirik veril?nl?ri al?b, ?ld? edil?n veril?nl?rin arxas?nda duran mexanizmin xüsusiyy?tl?rin? b?nz?r nümun?l?r? v? ya proqnozlara g?tirib ??xaran alqoritml?ri dizayn ed?n v? yaradan, süni intellektin bir sah?sidir .

Tom Mit?ellin t?rifi: '?g?r s?m?r?lilik T-d?ki tap??r?qlarda P ?l?üldüyü kimi E t?crüb?si il? yax??la??rsa, onda kompüter proqram? E t?crüb?sind?n T tap??r?qlar sinifin? v? P s?m?r?lik ?l?üsün? g?r? ?yr?ndiyi deyilir.'

Deduktiv ?yr?nm? ümumiyy?tl? ekspert sisteml?ri adland?r?l?r, buna g?r? d? ma??n ?yr?nm? v? istifad? ?yr?nm? terminl?ri sinonim say?la bil?r.

Klassik statistik yana?malara alternativ olaraq bir ?ox induktiv ?yr?nm? metodu haz?rlanm??d?r. Bir ?ox metod, m?lumatlar?n ??xar?lmas? (m?lumatlar?n al?nmas?), m?lumatlar?n ??xar?lmas? il? s?x ba?l?d?r.

?vv?lc?d?n ?yr?tm? probleminin ümumi ifad?si

Bir ?ox obyekt (v?ziyy?t) v? mümkün cavablar (cavablar, reaksiyalar) var. Cavablar v? obyektl?r aras?nda mü?yy?n ?laq? var, amma bilinmir. Yaln?z son d?r?c? ?vv?lc?d?n bilin?n bir d?st? m?lumdur - t?lim obyekti adlanan "obyekt, cavab" cütl?ri. Bu m?lumatlara ?sas?n gizli as?l?l??? b?rpa etm?k, y?ni mümkün olan h?r bir giri? obyekti ü?ün kifay?t q?d?r d?qiq t?snifat cavab? ver? bil?n bir alqoritm qurmaq t?l?b olunur. Bu as?l?l?q mütl?q analitik ??kild? ifad? edilmir v? burada neyron ??b?k?l?r empirik ??kild? yarad?lan h?ll prinsipini t?tbiq edirl?r. Bu v?ziyy?td? ?h?miyy?tli bir xüsusiyy?t, t?lim sisteminin ümumil??dirm?, y?ni m?vcud t?lim nümun?sind?n k?nara ??xan m?lumatlara adekvat cavab verm?k bacar???d?r. Cavablar?n düzgünlüyünü ?l?m?k ü?ün qiym?tl?ndirici keyfiyy?t funksiyas? t?tbiq olunur.

Bu parametr funksiyalar?n yax?nla?mas?n?n klassik probleml?rinin ümumil??dirilm?sidir. Yax?nla?man?n klassik probleml?rind? obyektl?r h?qiqi ?d?dl?r v? ya vektorlard?r. H?qiqi t?tbiq olunan probleml?rd? obyektl?r haqq?nda giri? m?lumatlar? natamam, qeyri-sayl? v? heterojen ola bil?r. Bu xüsusiyy?tl?r ma??n ?yr?nm? üsullar?n?n müxt?lifliyin? s?b?b olur.

Ma??n ?yr?nm? texnikas?

Ma??n ?yr?nm? b?lm?si, bir t?r?fd?n, neyron ??b?k?l?ri elminin t?lim ??b?k?l?ri metodlar?na v? onlar?n memarl???n?n topologiyalar?n?n n?vl?rin? b?lünm?si n?tic?sind? yaranm??d?, dig?r t?r?fd?n is? riyazi statistikan?n metodlar?n? ?zünd? c?ml??dirmi?dir. A?a??dak? ma??n ?yr?nm? metodlar? neyron ??b?k?l?rin istifad?si v?ziyy?tin? ?saslan?r, baxmayaraq ki, t?lim nümun?si anlay???n? istifad? ed?n dig?r metodlar m?vcuddur - m?s?l?n, mü?ahid? olunan statistikan?n ümumil??dirilmi? d?yi?m?si v? kovarans? il? i?l?y?n diskriminant t?hlil v? ya Bayesiya t?snifat??lar?. Neyron ??b?k?l?rinin ?sas n?vl?ri, m?s?l?n, qavray?? v? ?ox qatl? qavray?? (el?c? d? onlar?n modifikasiyas?), mü?lliml? v? ya olmadan, m?hk?ml?ndirm? v? ?zünü t??kili il? ?yr?dil? bil?r. Ancaq b?zi neyron ??b?k?l?ri v? ?ks?r statistik metodlar yaln?z t?lim metodlar?ndan birin? aid edil? bil?r. Buna g?r? d?, t?lim metodundan as?l? olaraq ma??n ?yr?nm? metodlar?n? t?snifl??dirm?k laz?md?rsa, sinir ??b?k?l?rini mü?yy?n bir n?v? t?snif etm?k düzgün olmazd?, sinir ??b?k?l?ri ü?ün t?lim alqoritml?rini yazmaq daha düzgün olard?.

Klassik probleml?r ma??n ?yr?nm?si il? h?ll olunur

• T?snifat ümumiyy?tl? h?qiqi t?lim m?rh?l?sind? n?zar?t olunan t?lim vasit?sil? apar?l?r.
• Klasterl??dirm? ad?t?n n?zar?tsiz ?yr?nm? il? apar?l?r
• Reqressiya, bir qayda olaraq, test m?rh?l?sind? n?zar?t olunan t?liml?rd?n istifad? olunmaqla proqnozla?d?r?lan probleml?r ü?ün xüsusi hald?r.
• M?lumatlar?n azald?lmas? v? vizualla?d?r?lmas? n?zar?tsiz ?yr?nm?d?n istifad? edilir
• Bir veril?nl?r bazas?ndan ehtimal s?xl??? paylanmas?n?n yenid?n qurulmas?
• Bir sinif t?snifat v? yeniliyin a?karlanmas?
• Rütb? as?l?l???

T?lim ü?ün giri? m?lumatlar?n?n n?vl?ri

• Obyektl?rin atribut t?sviri v? ya obyekt-atributlar?n matrisi ?n ?ox yay?lm?? hald?r. H?r bir obyekt bir s?ra xüsusiyy?tl?rl? t?svir edilmi?dir.
• Cisiml?r aras?ndak? m?saf? matrixi. H?r bir obyekt t?lim d?stinin dig?r bütün obyektl?rin? olan m?saf?l?r, ?ks?r hallarda cüt b?nz?rlik münasib?tl?ri il? t?svir olunur.
• Vaxt seriyas? v? ya siqnal. Zamanla ?l?ü ard?c?ll???, bir s?ra, bir vektor v? ümumi v?ziyy?td? t?msil oluna bil?r - mü?yy?n bir anda bir xüsusiyy?t t?sviri.
• ??kil v? ya video ard?c?ll???.

Alqoritm tipl?ri

• R?hb?rl? (supervised) ?yr?nm?
• R?hb?rsiz (unsupervised) ?yr?nm?
• Reinforcement ?yr?nm?
• Süni neyron ??b?k?l?r
• Genetik proqrala?d?rma

T?tbiql?ri

• Proqram t?minat? müh?ndisliyi
• Bioinformatika
• ??kil tan?ma
• Axtar?? müh?rikl?ri
• Robotqay?rma

?d?biyyat

• Айвазян, Сергей Арутюнович, Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. — М.: Финансы и статистика, 1983.
• Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. — М.: Финансы и статистика, 1985.
• Айвазян С. А., Бухштабер, Виктор Матвеевич, Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989.
• Вапник, Владимир Наумович Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука (издательство), 1979.
• Журавлёв, Юрий Иванович (математик)., Рязанов В. В., Сенько О. В. "Распознавание". Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: Фазис, 2006. ISBN 5–7036-0108–8.
• Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. ISBN 5–86134-060–9.
• Флах П. Машинное обучение. М.: ДМК Пресс. 2015. ISBN 978-5-97060-273-7.
• Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. — Киев: Наукова думка, 2004. ISBN 966–00-0341–2.
• Hastie, T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. — 2nd ed. — Springer-Verlag, 2009. — 746 p. — ISBN 978-0-387-84857-0.
• Mitchell T. Machine Learning. — McGraw-Hill Science/Engineering/Math, 1997. ISBN 0–07-042807–7.
• Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell, Tom M. Mitchell (1983), Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Tioga Publishing Company, ISBN 0–935382-05–4 (Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach Google Books-da).
• Vapnik V. N. Statistical learning theory. — N.Y.: John Wiley & Sons, Inc., 1998. [1]
• Bernhard Sch?lkopf, Alexander J. Smola Learning with Kernels. Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. — MIT Press, Cambridge, MA, 2002 ISBN 978–0-262–19475-4 [2]
• I. H. Witten, E. Frank Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition). — Morgan Kaufmann, 2005 ISBN 0–12-088407–0 [3]
• Liang Wang, Li Cheng, Guoying Zhao. Machine Learning for Human Motion Analysis. IGI Global. 2009. ISBN 978-1-60566-900-7.

Xarici ke?idl?r

• B?yn?lxalq Machine Learning C?miyy?ti