Ogolnie prawie dobrze ale nie można tak pisać: Dużo rezultatów dla NN pochodzi z W. Schiffmann, M. Joost, R. Werner, 1993; MLP2LN i Init+a,b ours. k-NN, PVM i CART pochodzi z S.M. Weiss, I. Kapouleas, "An empirical comparison of pattern recognition, neural nets and machine learning classification methods", w: J.W. Shavlik i T.G. Dietterich, Readings in Machine Learning, Morgan Kauffman Publ, CA 1990. Trzeba zamiast tego zrobić normalny odnośnik w tabeli do pozycji w spisie literatury, zamiast nazwisk i wtedy można będzie to zdanie opuścić. Trzeba jednak uzupełnić W. Schiffmann, M. Joost, R. Werner, 1993; a zamiast "MLP2LN i Init+a,b ours. k" trzeba podać odnośnik do spisu literatury a tam do naszej strony z wynikami, bo tego nie ma w pracach tylko na naszej stronie wyników. Podobnie z pozostałymi tabelami. =============================================================== W dziedzinie nauki jaką jest sztuczna inteligencja oraz sieci neuronowe zostały wypracowane metody klasyfikacji danych. - Wiele metod statystycznych, rozpoznawania wzorców (pattern recognition) i uczenia masyznowego stosuje się do klasyfikacji danych. Metody AI i NN również się do tego nadają. k – NN, zwykle kNN lub k-NN. Praca dotyczy analizy generowanych przez systemy klasyfikacyjne prawdopodobieństw klasyfikacji. Praca dotyczy sprawdzenia efektywności poprawek a posteriori w różnych systemach klasyfikujących dane, ich wpływu na prawdopodobieństwa klasyfikacji i granice decyzji klasyfikatorów. Analiza polegać ma na sprawdzeniu pewnego zabiegu, który może wpłynąć na poprawę klasyfikacji ?? chodzi o wprowadzenie modyfikacji Zadaniem jest odpowiedź na pytania: w jaki ... perceptron ciągły. Następnie wpływ => perceptron ciągły, a następnie wpływ Następuję wprowadzenie pojęcia => Wprowadza się pojęcia Styl: Następnie wpływ ... Następuję wprowadzenie ... W następnym kroku 2. Prawdopodobieństwa będą poddawane pewnym operacjom transformacji, które mogą wpłynąć na jakość klasyfikacji. => Prawdopodobieństwa te będą korygowane za pomocą poprawek, które mogą wpłynąć na jakość klasyfikacji. doświadczenia – badania, może .... fizycznego – otrzymujemy zespół parametrów mogą być to: kąty ... => mogą być to kąty zjawiska i określmy w ten sposób : => zjawiska i oznaczmy przez: danych parametrów X zachodzi przypadek zdolny, nie zdolny. => danych parametrów X mamy do czynienia z przypadkiem "zdolny" lub "nie zdolny". Wzór 2-3 źle, to są dwa zbiory; jeśli w jednym to jeden indeks! Pierwszy trywialny wniosek, jaki wynika z tych rozważań, to taki, że ilość klas jest => Oczywiście liczba klas może być ... stworzyliśmy bazę typowych przykładów (1-3), ??? nie ma 1-3 a 2-3 jest listą niezelżnych numerów klas i próbek. na rysunku (1-1) => na rysunku (2-1), wszedzie 1- ma być 2- Na tym rysunku jest N klas a nie Nc! 3. że odpowiedzi sytemu klasyfikującego, dla niektórych próbek są błędne =>że odpowiedzi sytemu klasyfikującego, dla niektórych próbek, są błędne Numeracja dalej 2.1 a nie 3.1 Równanie 3-2 lepiej w jednej lini z duzym / Spójrzmy na nie jeszcze raz - iepotrzebnnie przepisywanie tego co jest pól strony wczesniej. Oczywiście przy zachowaniu warunku k in [0,1] => a co dla min/max? Wzory 3-3 i 3-4 źle; f. charakterystyczna dla klasy Ci(Xj)=1 jeśli Xj z klasy Ci, 0 w pp. Co ma do tego klasa większościowa? s.16 tego, że trzeba zastosować nie gradientową metodę => tego, że trzeba zastosować metodę nie wykorzystującą gradientu do poszukiwania minimum funkcji. Jonosfera, sonar => dodać uwagi, co te zbiory opisują. stanie uzyskać charakterystykę funkcji błędu, zarówno dla hiper – kwadratowej, jak i Dalsze spostrzeżenia. => nie można tak wstawiać zdania. Hiperkwadratowa funkcja kosztu ma minimum w punkcie k = 1, a rzeczywista liczba błędów jest najmniejsza dla k = 0,63. => jest w przedziale a nie dla jednej wartości! Zrobić uwagę, że jesli w przedział zawiera 1 to nic się nie poprawi. cukrzyca: przypadki cukrzycy u dzieci. wykorzystuje się metodę „Crossvalidation”, lub „Leave One Out”. => wykorzystuje się metodę kroswalidacji lub metodę „Leave One Out” (zacytować Cichosza) jest 99,5%, na testowym 96,667%. => 96.7% - ta sama l. cyfr! str 41 stwierdzamy, że optymalizacji prawdopodobieństw apriorycznych powoduje Tabele i rysunki - czemu nagłówki angielskie? W tabelach brak wyników bez korekt! Camberr to Camberra Cytowani autorzy ale nie prace? Wystarczy 1 cyfra po przecinku str 58 klasyfikator? Znaleźliśmy => "...klasyfikator?" znaleźliśmy wyniki dla >2 klas mogą być lepsze bo więcej parametrów. Referencje: poprawki aprioryczne opisano w 1. Duch W, Similarity based methods: a general framework for classification, approximation and association, Control and Cybernetics 29 (4) (2000) 937-968 ref. do FSM pełna ref do pracy Rafała