-
Induktīvās secināšanas algoritmi
Summaries, Notes49 Computers, Consumer Electronics, Communications, Transport, Management
Nr. | Chapter | Page. |
1. | UZDEVUMA SATURĪGA NOSTĀDNE | 3 |
2. | UZDEVUMA FORMĀLA NOSTĀDNE | 4 |
3. | CN2 – LAPLASA PRECIZITĀTE | 6 |
3.1. | I Iterācija | 6 |
3.2. | II Iterācija | 8 |
3.3. | III iterācija | 10 |
3.4. | IV Iterācija | 12 |
3.5. | V Iterācija | 13 |
3.6. | VI Iterācija | 15 |
3.7. | VII Iterācija | 17 |
3.8. | VIII Iterācija | 18 |
3.9. | IX Iterācija | 20 |
3.10. | X Iterācija | 22 |
3.11. | XI Iterācija | 23 |
3.12. | XII Iterācija | 25 |
3.13. | XIII Iterācija | 26 |
3.14. | XIV Iterācija | 28 |
3.15. | XV Iterācija | 30 |
3.16. | XVI Iterācija | 32 |
3.17. | XVII Iterācija | 33 |
3.18. | XVIII Iterācija | 35 |
3.19. | Eksāmens | 37 |
4. | CN2 – ENTROPIJA | 40 |
4.1. | I Iterācija | 40 |
4.2. | II Iterācija | 42 |
4.3. | III Iterācija | 43 |
4.4. | IV Iterācija | 44 |
4.5. | V Iterācija | 45 |
4.6. | VI Iterācija | 47 |
4.7. | Eksāmens | 47 |
5. | REZULTĀTU SALĪDZINĀŠANA | 49 |
5. REZULTĀTU SALĪDZINĀŠANA
Šī labaratorijas darba ietvaros, es izpildīju gan CN2 Laplasa precizitātes, gan CN2 Entropijas algoritmus, jo vēlējos dziļāk izprast atšķirību starp šiem diviem veidiem kā tiek implementēts tieši CN2 algoritms. Es labprāt arī pamēģinātu FLORA2 algoritmu, bet diemžēl tas aizņemtu vēl vairāk laika un piepūles, cerams, ka vēl būs kāda iespēja arī šo trešo algoritmu izmēģināt praksē.
Salīdzinot tieši izpildītos CN2 algoritmus, pēc Laplasa precizitātes es ieguvu likumu bāzi, kas sastāvēja no 11 likumiem, kur 7 piederēja klasei “Jā”, bet 4 savukārt klasei “Nē”. Kā testa kopu es izmantoju 9 nosacījumus, kā arī tos izvēlējos, lai atribūtu būtu izklāti pēc iespējas vienmērīgāk, t.i, atribūti uzrādītos vienādā apmērā. Rezultātā es ieguvu, ka netika pārklāts tikai viens no nosacījumiem, kas bija 5 – Ātrums = “<70” un Cilindru skaits = “V8” un Kārbas tips “AA”.
Pēc CN2 Entropijas realizācijas es ieguvu likumu bāzi, kas sastāvēja no daudz mazāk likumiem nekā pēc Laplasa precizitātes – tikai 2 likumi tika iegūti, kur abi no tiem piederēja klasei “Jā”. Kā testa kopu es izmantoju to pašu, ko izmantoju pie Laplasa precizitātes. Rezultātā es ieguvu, ka netika pārklāti 6 no 9 piemēriem – 1,4,5,6,7,9, bet visi no pārklātajiem tika pareizi klasificēti – 2,3 un 8 piemērs.
Kopumā šis darbs bija ļoti apjomīgs, jo bija nepieciešams veikt daudz aprēķinu vairākās iterācijās, bet es uzskatu, ka šo darbu esmu veiksmīgi izpildījis un apskatījis CN2 algoritma abus no variantiem – Laplasa precizitāti un Entropiju, cerams, ka nākotnē arī būs uzdevums, kurā praktiski varēšu realizēt arī atlikušo FLORA2 algoritmu.
…
• Praktiskā darba ietvaros jābūt: o Apmācības kopa (vismaz 3 atribūti un vismaz 15 piemēri); o Eksāmena kopa (vismaz 7 piemēri); o Tiks izpildīts viens vai divi algoritmi, kombinējot CN2 no 2 variantiem vai FLORA2. • Kopā darbam ir iespējami 3 algoritmu varianti: o CN2 Entropija; o CN2 Laplasa precizitāte; o FLORA2. • CN2 – Entropija o Iterācijas ar attēlotiem aprēķiniem; o Rezultātā iegūtā likumu kopa; o Iegūto likumu eksāmens; o Secinājumi. • CN2 – Laplasa precizitāte o Izmantojot Laplasa precizitāti, parādīt iterācijas ar aprēķiniem; o Rezultātā iegūtā likumu kopa; o Iegūto likumu eksāmens; o Secinājumi. • FLORA2 o Sākotnējā apmācība; o Pieaugošā apmācība (gan pozitīvam, gan negatīvam piemēram) pa vienam piemēram; o Aizmiršana (gan pozitīvam, gan negatīvam piemēram) pa vienam piemēram; o Loga izmēra koriģēšana (vienkāršākais variants – 1 piemērs tiek pievienots, 1 piemērs tiek aizmirsts); o Iterācijas ar attēlotiem aprēķiniem; o Rezultātā iegūtā likumu kopa katrā iterācijā; o Iegūto likumu testēšana; o Secinājumi.
-
Induktīvās secināšanas algoritmi
Summaries, Notes49 Computers, Consumer Electronics, Communications, Transport, Management
- Mākslīgā intelekta pamati
- Specsemināra "Algebra, algoritmu teorija un kriptogrāfija" kopsavilkums
-
You can quickly add any paper to your favourite. Cool!Specsemināra "Algebra, algoritmu teorija un kriptogrāfija" kopsavilkums
Summaries, Notes for university4
-
Mākslīgā intelekta pamati
Summaries, Notes for university14
-
Neironu tīkli un to izmantošana (1.daļa)
Summaries, Notes for university11
-
Grafu teorija
Summaries, Notes for university10
-
Informātika
Summaries, Notes for university27