Musterlösung bildergeschichte

Algorithmen für die Mustererkennung hängen 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. Mustererkennungsalgorithmen zielen im Allgemeinen darauf ab, eine vernünftige Antwort für alle möglichen Eingaben zu geben und unter Berücksichtigung ihrer statistischen Variation einen “höchstwahrscheinlichen” Abgleich der Eingaben durchzuführen. Dies steht im Gegensatz zu Musterabgleichsalgorithmen, die nach genauen Übereinstimmungen in der Eingabe mit bereits vorhandenen Mustern suchen. Ein häufiges Beispiel für einen Musterabgleichsalgorithmus ist der Reguläre Ausdrucksabgleich, der nach Mustern einer bestimmten Sortierung in Textdaten sucht und in die Suchfunktionen vieler Texteditoren und Textverarbeitungsprogrammoren einbezogen wird. Im Gegensatz zur Mustererkennung ist die Musterabgleich im Allgemeinen keine Art von maschinellem Lernen, obwohl Musteranpassungsalgorithmen (insbesondere bei ziemlich allgemeinen, sorgfältig zugeschnittenen Mustern) manchmal eine vergleichbare Qualität der Art liefern können, die von Mustererkennungsalgorithmen bereitgestellt wird. Spiralmuster finden sich in den Körperplänen von Tieren, einschließlich Weichtieren wie dem Nautilus, und in der Phyllotaxis vieler Pflanzen, sowohl von Blättern, die sich um Stiele drehen, als auch in den multiplen Spiralen, die in Blütenköpfen wie der Sonnenblume und Fruchtstrukturen wie der Ananas gefunden werden. [7] Mit Cloud Deployment Manager können Sie die Erstellung und Verwaltung von Google Cloud-Ressourcen mit flexiblen Vorlagen automatisieren. Google Cloud bietet auch integrierte Unterstützung für beliebte IaC-Tools von Drittanbietern, einschließlich Terraform, Chef und Puppet.

Weitere Informationen finden Sie auf der Seite Infrastruktur als Codelösung. Der erste Musterklassifier – der von Fisher präsentierte lineare Diskriminant – wurde in der vielschichtigen Tradition entwickelt. Der häufige Ansatz beinhaltet, dass die Modellparameter als unbekannt, aber objektiv betrachtet werden. Die Parameter werden dann aus den gesammelten Daten berechnet (geschätzt). Für den linearen Diskriminanz sind diese Parameter genau die Mittelwerte und die Kovarianzmatrix. Auch die Wahrscheinlichkeit jeder Klasse p ( l a b e l | ) . . . . . . .

. . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . Das gesammelte Dataset wird anhand des gesammelten Datasets geschätzt.

Beachten Sie, dass die Verwendung der “Bayes-Regel” in einem Musterklassifler den Klassifizierungsansatz Bayesian nicht ermöglicht.

Teilen Sie den Post: