115
правок
Изменения
м
Save
}}
T.M. Mitchell Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.
== Задача обучения ==
$Y$ {{---}} множество ответов (англ. '''label set''', or ''output set'') <br />
$y ∶ X → Y$ {{---}} неизвестная зависимость (англ. '''unknown target function (dependency)''') <br />
Компьютер всегда имеет дело с признаковым описанием объектов. ''Например:'' пациента можно описать признаками: имя, возраст, номер полиса, жалобы, давление, температура, результаты анализов. <br />
$f_j∶ X → D_j,j = 1, ... , n$ are (англ. '''features''', or ''attributes'')
Типы признаков:
• Бинарный: $D_j = {0, 1}$
• categorical: Dj is finite;
• ordinal: Dj is finite and ordered;
• numerical: Dj = R.
==== Дано ====
${x_1, . . . , x_l} ⊂ X$ {{---}} обучающая выбока (англ. ''training sample set'') <br />
==== Найти ====
Найти $ a ∶ X → Y $ {{---}} алгоритм, решающую функцию (англ. '''decision function'''), приближающую $y$ на всём множестве $X$.
== Классификация задач машинного обучения ==
