2010 Лекции МОТП (Ветров) (2010 Лекции МОТП (Ветров).pdf)

PDF-файл 2010 Лекции МОТП (Ветров) (2010 Лекции МОТП (Ветров).pdf) (ММО) Методы машинного обучения (63158): Лекции - 10 семестр (2 семестр магистратуры)2010 Лекции МОТП (Ветров) (2010 Лекции МОТП (Ветров).pdf) - PDF (63158) - СтудИзба2020-08-25СтудИзба

Описание файла

PDF-файл из архива "2010 Лекции МОТП (Ветров).pdf", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "(ммо) методы машинного обучения" из 10 семестр (2 семестр магистратуры), которые можно найти в файловом архиве МГУ им. Ломоносова. Не смотря на прямую связь этого архива с МГУ им. Ломоносова, его также можно найти и в других разделах. .

Просмотр PDF-файла онлайн

Текст из PDF

Лекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияЛекция 1. Различные задачи машинногообученияОсновныепроблемымашинногообученияНапоминаниеД. П. Ветров11МГУ, ВМиК, каф. ММПКурс «Математические основы теориипрогнозирования»План лекцииЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияОсновныепроблемымашинногообученияНапоминание1 Некоторые задачи машинного обученияЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаклассификациивосстановления регрессиикластеризации (обучения без учителя)идентификациипрогнозированияизвлечения знаний2 Основные проблемы машинного обученияМалый объем обучающей выборкиНекорректность входных данныхПереобучение3 НапоминаниеПолезные сведения из линейной алгебры и теории оптимизОсновные понятия мат.

статистикиКонцепция машинного обученияЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияЗадачаклассификацииЗадачавосстановлениярегрессииЗадачакластеризации(обучения безучителя)ЗадачаидентификацииЗадача прогнозированияЗадачаизвлечениязнанийОсновныепроблемымашинногообученияНапоминание• Решение задач путем обработки прошлого опыта(case-based reasoning)• Альтернатива построению математических моделей(model-based reasoning)• Основное требование – наличие обучающейинформации• Как правило в качестве таковой выступает выборкапрецедентов – ситуационных примеров из прошлого сизвестным исходом• Требуется построить алгоритм, который позволял быобобщить опыт прошлых наблюдений/ситуаций дляобработки новых, не встречавшихся ранее случаев,исход которых неизвестен.План лекцииЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияЗадачаклассификацииЗадачавосстановлениярегрессииЗадачакластеризации(обучения безучителя)ЗадачаидентификацииЗадача прогнозированияЗадачаизвлечениязнанийОсновныепроблемымашинногообученияНапоминание1 Некоторые задачи машинного обученияЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаклассификациивосстановления регрессиикластеризации (обучения без учителя)идентификациипрогнозированияизвлечения знаний2 Основные проблемы машинного обученияМалый объем обучающей выборкиНекорректность входных данныхПереобучение3 НапоминаниеПолезные сведения из линейной алгебры и теории оптимизОсновные понятия мат.

статистикиКлассификацияЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,Ветров• Исторически возникла из задачи машинного зрения,поэтому часто употребляемый синоним –распознавание образов• В классической задаче классификации обучающаяНекоторыезадачимашинногообученияЗадачаклассификацииЗадачавосстановлениярегрессииЗадачакластеризации(обучения безучителя)ЗадачаидентификацииЗадача прогнозированияЗадачаизвлечениязнанийОсновныепроблемымашинногообученияНапоминаниевыборка представляет собой набор отдельных объектовX = {xi }ni=1 , характеризующихся векторомвещественнозначных признаков xi = (xi,1 , . .

. , xi,d )• В качестве исхода объекта x фигурирует переменная t,принимающая конечное число значений, обычно измножества T = {1, . . . , l}• Требуется постросить алгоритм (классификатор),который по вектору признаков x вернул бы меткукласса t̂ или вектор оценок принадлежности(апотериорных вероятностей) к каждому из классов{p(s|x)}ls=1КлассификацияЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияЗадачаклассификацииЗадачавосстановлениярегрессииЗадачакластеризации(обучения безучителя)ЗадачаидентификацииЗадача прогнозированияЗадачаизвлечениязнанийОсновныепроблемымашинногообученияНапоминаниеПримеры задач классификацииЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияЗадачаклассификацииЗадачавосстановлениярегрессииЗадачакластеризации(обучения безучителя)ЗадачаидентификацииЗадача прогнозированияЗадачаизвлечениязнанийОсновныепроблемымашинногообученияНапоминание• Медицинская диагностика: по набору медицинскиххарактеристик требуется поставить диагноз• Геологоразведка: по данным зондирования почвопределить наличие полезных ископаемых• Оптическое распознавание текстов: поотсканированному изображению текста определитьцепочку символов, его формирующих• Кредитный скоринг: по анкете заемщика принятьрешение о выдаче/отказе кредита• Синтез химических соединений: по параметрамхимических элементов спрогнозировать свойстваполучаемого соединенияПлан лекцииЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияЗадачаклассификацииЗадачавосстановлениярегрессииЗадачакластеризации(обучения безучителя)ЗадачаидентификацииЗадача прогнозированияЗадачаизвлечениязнанийОсновныепроблемымашинногообученияНапоминание1 Некоторые задачи машинного обученияЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаклассификациивосстановления регрессиикластеризации (обучения без учителя)идентификациипрогнозированияизвлечения знаний2 Основные проблемы машинного обученияМалый объем обучающей выборкиНекорректность входных данныхПереобучение3 НапоминаниеПолезные сведения из линейной алгебры и теории оптимизОсновные понятия мат.

статистикиРегрессияЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияЗадачаклассификацииЗадачавосстановлениярегрессииЗадачакластеризации(обучения безучителя)ЗадачаидентификацииЗадача прогнозированияЗадачаизвлечениязнанийОсновныепроблемымашинногообученияНапоминание• Исторически возникла при исследовании влиянияодной группы непрерывных случайных величин надругую группу непрерывных случайных величин• В классической задаче восстановления регрессииобучающая выборка представляет собой наборотдельных объектов X = {xi }ni=1 , характеризующихсявектором вещественнозначных признаковxi = (xi,1 , .

. . , xi,d )• В качестве исхода объекта x фигурирует непрерывнаявещественнозначная переменная t• Требуется постросить алгоритм (регрессор), которыйпо вектору признаков x вернул бы точечную оценкузначения регрессии t̂, доверительный интервал (t− , t+ )или апостериорное распределение на множествезначений регрессионной переменной p(t|x)РегрессияЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияЗадачаклассификацииЗадачавосстановлениярегрессииЗадачакластеризации(обучения безучителя)ЗадачаидентификацииЗадача прогнозированияЗадачаизвлечениязнанийОсновныепроблемымашинногообученияНапоминаниеПримеры задач восстановления регрессииЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияЗадачаклассификацииЗадачавосстановлениярегрессииЗадачакластеризации(обучения безучителя)ЗадачаидентификацииЗадача прогнозированияЗадачаизвлечениязнанийОсновныепроблемымашинногообученияНапоминание• Оценка стоимости недвижимости: по характеристикерайона, экологической обстановке, транспортнойсвязности оценить стоимость жилья• Прогноз свойств соединений: по параметрамхимических элементов спрогнозировать температуруплавления, электропроводность, теплоемкостьполучаемого соединения• Медицина: по постоперационным показателям оценитьвремя заживления органа• Кредитный скоринг: по анкете заемщика оценитьвеличину кредитного лимита• Инженерное дело: по техническим характеристикамавтомобиля и режиму езды спрогнозировать расходтопливаПлан лекцииЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияЗадачаклассификацииЗадачавосстановлениярегрессииЗадачакластеризации(обучения безучителя)ЗадачаидентификацииЗадача прогнозированияЗадачаизвлечениязнанийОсновныепроблемымашинногообученияНапоминание1 Некоторые задачи машинного обученияЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаклассификациивосстановления регрессиикластеризации (обучения без учителя)идентификациипрогнозированияизвлечения знаний2 Основные проблемы машинного обученияМалый объем обучающей выборкиНекорректность входных данныхПереобучение3 НапоминаниеПолезные сведения из линейной алгебры и теории оптимизОсновные понятия мат.

статистикиКластеризацияЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияЗадачаклассификацииЗадачавосстановлениярегрессииЗадачакластеризации(обучения безучителя)ЗадачаидентификацииЗадача прогнозированияЗадачаизвлечениязнанийОсновныепроблемымашинногообученияНапоминание• Исторически возникла из задачи группировки схожихобъектов в единую структуру (кластер) споследующим выявлением общих черт• В классической задаче кластеризации обучающаявыборка представляет собой набор отдельных объектовX = {xi }ni=1 , характеризующихся векторомвещественнозначных признаков xi = (xi,1 , . .

. , xi,d )• Требуется постросить алгоритм (кластеризатор),который разбил бы выборкуS на непересекающиесягруппы (кластеры) X = kj=1 Ck , Cj ⊂ {x1 , . . . , xm },Ci ∩ Cj = ∅• В каждый класс должны попасть объекты в некоторомсмысле похожие друг на другаКластеризацияЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияЗадачаклассификацииЗадачавосстановлениярегрессииЗадачакластеризации(обучения безучителя)ЗадачаидентификацииЗадача прогнозированияЗадачаизвлечениязнанийОсновныепроблемымашинногообученияНапоминаниеПримеры задач кластерного анализаЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияЗадачаклассификацииЗадачавосстановлениярегрессииЗадачакластеризации(обучения безучителя)ЗадачаидентификацииЗадача прогнозированияЗадачаизвлечениязнанийОсновныепроблемымашинногообученияНапоминание• Экономическая география: по физико-географическими экономическим показателям разбить страны мира нагруппы схожих по экономическому положениюгосударств• Финансовая сфера: по сводкам банковских операцийвыявить группы «подозрительных», нетипичныхбанков, сгуппировать остальные по степени близостипроводимой стратегии• Маркетинг: по результатам маркетинговыхисследований среди множества потребителей выделитьхарактерные группы по степени интереса кпродвигаемому продукту• Социология: по результатам социологических опросоввыявить группы общественных проблем, вызывающихсхожую реакцию у общества, а также характерныефокус-группы населенияПлан лекцииЛекция 1.РазличныезадачимашинногообученияЖуравлев,ВетровНекоторыезадачимашинногообученияЗадачаклассификацииЗадачавосстановлениярегрессииЗадачакластеризации(обучения безучителя)ЗадачаидентификацииЗадача прогнозированияЗадачаизвлечениязнанийОсновныепроблемымашинногообученияНапоминание1 Некоторые задачи машинного обученияЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаЗадачаклассификациивосстановления регрессиикластеризации (обучения без учителя)идентификациипрогнозированияизвлечения знаний2 Основные проблемы машинного обученияМалый объем обучающей выборкиНекорректность входных данныхПереобучение3 НапоминаниеПолезные сведения из линейной алгебры и теории оптимизОсновные понятия мат.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Нашёл ошибку?
Или хочешь предложить что-то улучшить на этой странице? Напиши об этом и получи бонус!
Бонус рассчитывается индивидуально в каждом случае и может быть в виде баллов или бесплатной услуги от студизбы.
Предложить исправление
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5076
Авторов
на СтудИзбе
455
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее