Ugrás a fő tartalmi területre
Mesterséges Intelligencia Almanach
Könyvek
Fogalomtár
Kutatók
Szerzők
Címlap
Hivatkozók
lineáris szeparálhatóság
lineáris szeparátor
Mesterséges Intelligencia
10.6. Következtető rendszerek kategóriák számára
10.9. Összefoglalás
18.3. Döntési fák megalkotása tanulással
18.4. Hipotézishalmaz együttes tanulása
18.6. Összefoglalás
20.3. Rejtett változókkal történő tanulás: az EM algoritmus
20.5. Neurális hálók
23.2. Információkeresés
23.5. Összefoglalás
Neurális hálózatok
2.1. Ellenőrzött tanulás (tanítóval történő tanítás)
6.3. Szupport Vektor Gépek
6.6. A kernel gépek összefoglaló értékelése
7.1. Felismerési feladatok (képosztályozás)
7.2. Szövegosztályozás
9.3. Moduláris háló kialakítása a tanító mintakészlet módosításával
12.1. Az a priori tudás felhasználása virtuális minták generálására
12.3. KBANN, a tudás alapú neurális hálózat
13.5. Lényegkiemelés
Kapcsolódó tartalmak
Előadásanyag
Intelligens Rendszerek Elmélete 10
Fogalom
approximációs képesség
lineáris szeparálhatóság
lineáris szeparátor
Hivatkozók
lineáris szeparálhatóság
lineáris szeparátor
Mesterséges Intelligencia
10.6. Következtető rendszerek kategóriák számára
10.9. Összefoglalás
18.3. Döntési fák megalkotása tanulással
18.4. Hipotézishalmaz együttes tanulása
18.6. Összefoglalás
20.3. Rejtett változókkal történő tanulás: az EM algoritmus
20.5. Neurális hálók
23.2. Információkeresés
tovább