TENNICI SI MODELE DE DATA MININGDATA MINING
Clasificatori bayesieniClasificatori bayesieni
1. Exemplu
2. Exemplu
3. Exemplu
Reţele neuronale artificialeReţele neuronale artificiale
Perceptronul
Remarc ă
Modelul perceptronului Rosenblatt
Algoritmul de înv ățare al perceptronului
Tipuri de re ţele neuronale artificiale
4. Exemplu
Arhitectura unui MLP cu dou ă straturi ascunse.
Propagarea înapoi a re țelei
Evaluarea derivatelor funcției eroare
Antrenarea unui MLP în imagini
5. Exemplu
6. Exemplu
ADALINE
RBFNN
Reţele neuronale probabiliste
Algoritmul de antrenare PNN
7. Exemplu
7. Exemplu
Maşini cu suport vectorial
Arhitectura unei SVM
8.Exemplu
Clasificare bazat ă pe reguli de asociere
9. Exemplu
Exemplu
Exemplu
10. Exemplu
Exemplu
10.Exemplu
11. Exemplu
k-nearest neighbor
Exemplu
Mul ţimi roughMul ţimi rough
12. Exemplu
o ilustrare sugestivă privind mulţimile de aproximare
14. Exemplu
Aplicaţiile mulţimilor rough
Algoritmi geneticiAlgoritmi genetici
Componentele unui algoritm genetic
A. Reprezentarea (definirea indivizilor)
B. Funcţia de evaluare (potrivire, adecvare, performanţă)
15. Exemple(clasice)
C. Populaţia
C1. Mecanismul de selecţie a părinţilor
C2. Mecanismul de selecţie a supravieţuitorilor
D. Operatorii de variaţie (recombinare, mutaţie)
D1. Recombinarea (încrucişarea)
16. Exemplu (referitor la cazul TSP)
17. Exemplu
18. Exemplu
D2. Mutaţia
19.Exemplu
E. Parametrii algoritmului
Arhitectura unui algoritm genetic
Aplica ţii
Top Related