یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن

یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن

این فایل با تخفیف ویژه به مبلغ 50,000 تومان می‌باشد که بلافاصه بعد از پرداخت میتوانید آن را دانلود کنید. تعداد صفحات یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن 31 صفحه است. همچنین این فایل با فرمت doc قابل اجرا می‌باشد. برای خرید و دانلود روی دکمه زیر کلیک کنید.

تخفیف ویژه به مدت محدود فقط تا فردا شنبه 1 آذر


66 هزار تومان 50 هزار تومان

خرید

پشتیبانی: 09374433704


ذخیره سازی و استفاده از نمونه های خاص، باعث افزایش و بهبود کارایی بسیاری از الگوریتمهای یادگیری با ناظر می باشد که شامل مواردی چون درخت تصمیم، قوانین دسته بندی و شبکه های توزیع شده می شود

دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی

یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن

*ضمیمه شدن پاورپوینت یادگیری بر مبنای نمونه در قالب 63 اسلاید و بصورت رایگان:)
 
چکیده:
ذخیره سازی و استفاده از نمونه های خاص، باعث افزایش و بهبود کارایی بسیاری از الگوریتمهای یادگیری با ناظر می باشد. که شامل مواردی چون درخت تصمیم، قوانین دسته بندی و شبکه های توزیع شده می شود. با این حال، الگوریتمهایی که تنها از نمونه های خاص در حل مسائل یادگیری افزایشی استفاده می کنند، کاملا بررسی نشده اند. روش بررسی شده در اینجا برای این امر، همان IBL(Instance Based Learning) است.در IBL بر خلاف دیگر الگوریتمهای یادگیری افزایشی، به جای استفاده از بخشهای از قبل کامپایل شده در طول فاز پیش بینی از یک سری نمونه های مشخص استفاده می شود. و از آنجائی که این الگوریتمها از توابع شباهت برای رده بندی میان نمونه ها استفاده می کنند، قادر به تشریح مفاهیم احتمالی نیز می باشند.
 
 
 
کلمات کلیدی:

الگوریتم IBL

الگوریتمهای یادگیری با ناظر

الگوریتمهای یادگیری افزایشی

 
 
مقدمه:
در IBL بر خلاف دیگر الگوریتمهای یادگیری افزایشی، به جای استفاده از بخشهای از قبل کامپایل شده در طول فاز پیش بینی از یک سری نمونه های مشخص استفاده می شود. و از آنجائی که این الگوریتمها از توابع شباهت برای رده بندی میان نمونه ها استفاده می کنند، قادر به تشریح مفاهیم احتمالی نیز می باشند. در واقع، روشهای IBL دقیقا همه داده دریافتی شان را به خاطر می آورند. در واقع، معمولا هیچ گونه فاز آموزشی نداشته و تنها در زمان پیش گویی و تصمیم گیری دارای محاسبات می باشند. سپس، با گرفتن یک گزارش در پایگاه داده به دنبال نمونه های مشابه گشته و یک مدل محلی online برای محاسبه مقدار خروجی ایجاد می کند.
 
الگوریتمهای IBL از دسته بندی کننده الگوی NN(Nearest Neighbor) گرفته شده اند، که در عین حال به ذخیره و استفاده از نمونه های منتخب برای پیش بینی دسته بندی می پردازد.الگوریتمهای تغییر یافته NN غیر افزایشی بوده و هدف اولیه شان، حفظ سازگاری کامل با مجموعه آموزشی اولیه می باشد، اگرچه داده را خلاصه می کنند ولی برای حداکثر کردن دقت دسته بندی در مورد نمونه های جدید نیز تلاشی انجام نمی دهند. در واقع به مساله نویز توجهی ندارند. در مقابل، الگوریتمهای IBL ، افزایش بوده و حداکثر ساختن دقت دسته بندی را نیز دز نظر می گیرند.
 
سیستمهای CBR برای حل برخی از مشکلات این سیستمها ارائه شده اند. این سیستمها مشابه IBL ها هستند، با این تفاوت که حالات را تغییر داده و در طی حل مساله از بخشهایی از یک حالت نیز استفاده می کنند. در واقع IBL ، الگوریتم متمرکز شده CBR است که به انتخاب حالات مناسب برای دسته بندی، کاهش فضای ذخیره سازی، متعادل کردن نویز و یادگیری ارتباط ویژگیها کمک می کند.
 
 
 
 
 
 
 
فهرست مطالب
 
- مقدمه 5

- الگوریتم های Instance Based Learning 7

      الگوریتم IB1 7
      الگوریتم IB2 9
      الگوریتم IB3 11

- بهینه سازی IBL با استفاده از الگوریتم جستجو 14

- تاثیر پارامترهای دامنه ای بر الگوریتم های IBL 16

      تاثیر احتمال رخداد برای هر ویژگی 16
      تاثیر پارامتر k 17
     منحنی یادگیری 18
     فضای ذخیره سازی 19
     مقدار بهینه k 19
     تاثیر سطح نویز 20
- برخی کاربردها 22

     استفاده از IBL در تصمیم گیری دینامیک 22

     استفاده از IBL در تخمین توابع 26

- نتیجه گیری 28
- منابع 29
 
 
 
 
فهرست اشکال
شکل 1   –   مرزهای فضای IBL 8
شکل 2   –   فضای IB2 9
شکل 3   –   کاهش فضای ذخیره سازی و حساسیت به نویز در IB2 10
شکل 4   –   عملکرد بهتر فیلترهای نویز در IB3 نسبت به IB1 و  IB2 12
شکل 5   –   تاثیر بر دقت مورد انتظار در 1-NN 17
شکل 6   –   تاثیر مقدار k بر دقت Knn 18
شکل 7   –  منحنی یادگیری 1NN و KNN بهینه 18
شکل 8   –   تعداد نمونه های آموزشی مورد نیاز برای دسترسی به سطح دقت مورد نظر برای 1NN و KNN بهینه 19
شکل 9   –   مقدار بهینه k 20
شکل 10 –   تاثیر بر دقت مورد انتظار 1NN و KNN بهینه 
a)نویز ویژگی مرتبط و b )نویز کلاسی 21
شکل 12 –   فرآیند IBLT 23
 
 
 

سوالات احتمالی شما درباره یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن

چطور میتونم فایل یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن رو دریافت کنم؟

برای خرید و دانلود این فایل میتونید دکمه سبز رنگ خرید و دانلود فوری کلیک کنید و بلافاصله بعد از پرداخت، لینک دانلود یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن براتون نمایش داده میشه و میتونید فایل رو دانلود کنید.

این فایل چطوری به دست من میرسه؟

بعد از خرید به صورت اتوماتیک، لینک دانلود فایل یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن برای شما نمایش داده میشه و میتونید دانلود و استفاده کنید.

قیمت یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن چقدر هست؟

در حال حاضر قیمت این فایل با تخفیف ویژه 50 هزار تومان هست.

چطور میتونم با پشتیبانی سایت در ارتباط باشم؟

از طریق شماره 09374433704 میتونید با پشتیبانی سایت در ارتباط باشید.

برچسب ها:



هم اکنون فایل با مشخصه ی یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن وارد وب شده دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی*ضمیمه شدن پاورپوینت یادگیری بر 

Farvardin 6, 1399 AP — هوش مصنوعی دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن *ضمیمه شدن پا.

Khordad 6, 1398 AP — در IBL بر خلاف دیگر الگوریتمهای یادگیری افزایشی، به جای استفاده از بخشهای از قبل کامپایل شده در طول فاز پیش بینی از یک سری نمونه های مشخص 

یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن|42042312|interference|الگوریتم IBL,الگوریتمهای یادگیری با ناظر,الگوریتمهای یادگیری افزایشی,یادگیری بر مبنای نمونه و 

یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن ذخیره سازی و استفاده از نمونه های خاص، باعث افزایش و بهبود کارایی بسیاری از الگوریتمهای یادگیری با ناظر می باشد که 

الگوریتم IBL,الگوریتمهای یادگیری با ناظر,الگوریتمهای یادگیری افزایشی,یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن,دانلود مقالات کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی 

Ordibehesht 2, 1401 AP — docهوش مصنوعی+دانلود با لینک مستقیم31 ذخیره سازی و استفاده از نمونه های خاص، باعث افزایش و بهبود کارایی بسیاری از الگوریتمهای یادگیری با 

یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن. *ضمیمه شدن پاورپوینت یادگیری بر مبنای نمونه در قالب 63 اسلاید و بصورت رایگان:) چکیده: ذخیره سازی و استفاده از نمونه 

در علوم داده، یک الگوریتم، درواقع دنباله‌ای از گام‌های پردازشی آماری است. در یادگیری ماشین، این الگوریتم‌ها برای یافتن الگوها و ویژگی‌های داده‌ها در حجم 

by محمدی · 2021 — در اﯾﻦ ﻣﻘﺎﻟﻪ، ﯾﮏ اﻟﮕﻮرﯾﺘﻢ ﯾﺎدﮔﯿﺮی ﺑﺎ ﻧﻈﺎرت ﺿﻌﯿﻒ ﺑﺮای ﺷﻨﺎﺳﺎﯾﯽ ﺷﻤﺎره ﭘـﻼک ﺧـﻮدرو ﺑـﺎ اﺳـﺘﻔﺎده از ﻋﻨﻮان ﻧﻤﻮﻧﻪ، ﺑﺎزﺷﻨﺎﺳﯽ اﻋﺪاد دﺳﺘﻨﻮﯾﺲ.

by میرزاپور حافظ — نتایج نشان داد مدل ژیومد، الگوریتم یادگیری بر مبنای نمونه وزنی مشابهت و الگوریتم پرسپترون چندلایه به ترتیب دارای ضریب کاپا 79/.، 77/. و 72/. می باشد.

by اصغری اسکوئی · 2018 — به عنوان نمونه ر یادگیری. ماشین با توجه به این که بسیاری از الگوریتم برمبنای یادگیری از تجربه اختصاصی خود، پیشنهاد قیمت بعدی را ارائه می دهد.

بر اساس برچسب ها، ML را می توان به سه الگوی یادگیری نظارت شده، بدون نظارت و تقویتی نمونه هایی از این الگوریتم ها خوشه بندی k-means برای کشف گروه هایی از 

تجزیه و تحلیل خوشه‌ای خود یک الگوریتم خاص نیست، بلکه روند کلی است و می‌تواند توسط الگوریتم‌های مختلفی به دست آید که در درک آنچه که یک خوشه را تشکیل می‌دهند 

این مقاله 10 تا از محبوب ترین الگوریتم های یادگیری ماشین را که در حال حاضر استفاده مثال زیر یک نمونه از پیاده سازی رگرسیون خطی در scikit-learn میباشد.

by هاشمی گل سفیدی · 2021 — یادگیری ماشینی یک رشته وسیع است که الگوریتم های یادگیری را طراحی کرده که می تواند محرک سال – شرکت) انجام و به منظور نمونه گیری از روش غربالگری استفاده شد.

برای الگوریتم یادگیری نظارت نشده، چهار ویژگی گل زنبق به مدل داده می‌شود و مدل پیش‌بینی می‌کند که هر نمونه به کدام دسته تعلق دارد.

Aban 9, 1399 AP — الگوریتم های یادگیری ماشین و رویکردهای حل مسئله در شکل ۴ نمونه ای از این نوع یادگیری برای دسته بندی داده های خام با تعداد محدود داده