обучающая выборка
Смотреть что такое "обучающая выборка" в других словарях:
ВЫБОРКА ОБУЧАЮЩАЯ — набор объектов, для каждого из которых априорно известно, к которому из нескольких классов он принадлежит. Применяется в задачах классификации с обучением ( Анализ многомерный статистический), например, при решении их методами анализа… … Социология: Энциклопедия
Классификация (машинное обучение) — Классификация один из разделов машинного обучения, посвященный решению следующей задачи. Имеется множество объектов (ситуаций), разделённых некоторым образом на классы . Задано конечное множество объектов, для которых известно, к каким классам… … Википедия
Задачи прогнозирования — в прогностике существуют различные частные виды классических задач на прогнозирование. Формулирование таких задач единообразным образом позволяет сравнивать различные методы, предлагаемые различными дисциплинами. Содержание 1 Примеры задач… … Википедия
Нейроуправление — (англ. Neurocontrol) частный случай интеллектуального управления, использующий искусственные нейронные сети для решения задач управления динамическими объектами. Нейроуправление находится на стыке таких дисциплин, как искусственный… … Википедия
Кластерный анализ — Для улучшения этой статьи по математике желательно?: Проставив сноски, внести более точные указания на источники. Исправить статью согласно стилистическим правилам Википедии. Переработать офо … Википедия
Метод опорных векторов — Запрос «SVM» перенаправляется сюда; см. также другие значения. Метод опорных векторов (англ. SVM, support vector machine) набор схожих алгоритмов вида «обучение с учителем», использующихся для задач классификации и регрессионного… … Википедия
Кластеризация — Кластерный анализ (англ. Data clustering) задача разбиения заданной выборки объектов (ситуаций) на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно … Википедия
Задача классификации — У этого термина существуют и другие значения, см. Классификация (значения). Задача классификации формализованная задача, в которой имеется множество объектов (ситуаций), разделённых некоторым образом на классы. Задано конечное множество… … Википедия
Random forest — (англ. случайный лес) алгоритм машинного обучения, предложенный Лео Брейманом[1][2] и Адель Катлер, заключающийся в использовании комитета (ансамбля) решающих деревьев. Алгоритм сочетает в себе две основные идеи: метод бэггинга… … Википедия
Классификация (задача) — Задача классификации формализованная задача, в которой имеется множество объектов (ситуаций), разделённых некоторым образом на классы. Задано конечное множество объектов, для которых известно, к каким классам они относятся. Это множество… … Википедия
Обучение ранжированию — (англ. learning to rank или machine learned ranking, MLR)[1] это класс задач машинного обучения с учителем, заключающихся в автоматическом подборе ранжирующей модели по обучающей выборке, состоящей из множества списков и заданных… … Википедия
