Muster von bewerbungen

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Sonderausgabe: Nicht-parametrische entfernungsbasierte Klassifizierungstechniken und deren Anwendungen Diese Seiten geben einen kurzen Überblick über jedes Muster in P der LGR. Sie sind nicht dazu gedacht, allein zu stehen, sondern nur als schnelle Helfer-Erinnerung für diejenigen, die mit ihnen vertraut sind, und ein praktischer Link, wenn Sie auf eine online verweisen möchten. In Zukunft kann ich einige Kommentare nach der Veröffentlichung in das Material hier hinzufügen, aber wir werden sehen, wie das funktioniert. Bei einer probabilistischen Mustererkennung besteht das Problem vielmehr darin, die Wahrscheinlichkeit jedes möglichen Ausgabeetiketts bei einer bestimmten Eingabeinstanz zu schätzen, d. h. eine Funktion der Form Algorithmen für die Mustererkennung zu schätzen, hängt von der Art der Etikettenausgabe ab, davon, ob das Lernen überwacht oder unbeaufsichtigt ist, und davon, ob der Algorithmus statistischer oder nicht statistischer Natur ist. Statistische Algorithmen können weiter als generativ oder diskriminierend kategorisiert werden. Model-View-Controller (in der Regel als MVC bezeichnet) ist ein Software-Entwurfsmuster[1], das häufig für die Entwicklung von Benutzeroberflächen verwendet wird, die die zugehörige Programmlogik in drei miteinander verbundene Elemente unterteilt. Dies geschieht, um interne Darstellungen von Informationen von der Art und Weise zu trennen, wie Informationen dem Benutzer präsentiert und vom Benutzer akzeptiert werden. [2] [3] Diese Art von Muster wird zum Entwerfen des Layouts der Seite verwendet.

Dieser Artikel konzentriert sich auf Machine Learning-Ansätze zur Mustererkennung. Mustererkennungssysteme werden in vielen Fällen aus beschrifteten “Trainingsdaten” (überwachtes Lernen) trainiert, aber wenn keine beschrifteten Daten verfügbar sind, können andere Algorithmen verwendet werden, um bisher unbekannte Muster zu entdecken (unbeaufsichtigtes Lernen). Maschinelles Lernen steht in enemtoler bezogen auf die Mustererkennung und stammt aus künstlicher Intelligenz. KDD und Data Mining konzentrieren sich stärker auf unbeaufsichtigte Methoden und eine stärkere Verbindung zur geschäftlichen Nutzung. Die Mustererkennung konzentriert sich mehr auf das Signal und berücksichtigt auch Die Erfassung und Signalverarbeitung. Es stammt aus dem Ingenieurwesen, und der Begriff ist im Kontext der Computer Vision beliebt: eine führende Computer Vision Konferenz heißt Konferenz über Computer Vision und Mustererkennung. Bei der Mustererkennung kann ein höheres Interesse an der Formalisierung, Erklärung und Visualisierung des Musters bestehen, während maschinelles Lernen sich traditionell auf die Maximierung der Erkennungsraten konzentriert.