Добавил:
okley
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:ML - Коротков (2 сем, мага) / Lecture_4
.pdf
Если бы на показанном графике прямая линия отделяла
гусениц от божьих коровок, то мы могли бы воспользоваться
ею для классификации неизвестных жуков, исходя из
результатов измерений.Однако имеющаяся линия не
справляется с этой задачей, поскольку половина гусениц
находятся по туже сторону линии, что и божьи коровки.
Давайте проведём другую линию, изменив наклон и
посмотрим, что из этого произойдёт.
длина
Разделительная линия
ширина
длина
Разделительная линия
ширина
Линия отчётливо отделяет гусениц от божьих коровок.
Теперь мы можем использовать её в качестве
классификатора жуков. Здесь мы предполагаем, что не
существует никаких других видов жуков, кроме тех,
показаны на диаграмме, но на данном этапе это не является
недостатком подхода - мы просто пытаемся
проиллюстрировать суть идеи простого классификатора.D
А теперь представьте, что наш компьютер в следующий раз
будет использовать робота для того, чтобы тот отобрал
очередного жука и выполнил необходимые замеры. Тогда
полученную линию можно будет использовать для
корректного отнесения жука к семейству гусениц или
семейству божьих коровок.
Взглянув на график, вы увидите, что неизвестный жук
относится к семейству гусениц, поскольку попадает в
область над линией.Несмотря на свою простоту эта
классификация уже является довольно мощным
инструментом!
длина
ширина
Только что вы убедились в том, насколько полезными
могут быть предикторы с линейной функцией в качестве
инструмента классификации вновь поступающих данных. D
Однако мы обошли один существенный вопрос. Как нам
узнать какой наклон прямой является подходящим? D
Как улучшить линию, если она не разделяет должным
образом две разновидности жуков?D
Ответ на этот вопрос также имеет самое
непосредственное отношение к способности нейронной
сети обучаться, к рассмотрению чего мы и переходим.
Найти направление прилёта гамма кванта
Тренировка простого классификатора
Пример
Ширина
Длина
Жук
1
3,0
1,0
Божья коровка
2
1,0
3,0
Гусеница
Давйте займёмся тренировкой (обучением) линейного
классификатора и научим его правильно классифицировать
жуков, относя их к гусеницам или божьим коровкам.D
Вместо того, чтобы заранее разработать научную теорию,
мы попытаемся нащупать правильный путь методом проб и
ошибок.D
Нам нужны примеры для тренировки классификатора. Чтобы
не усложнять себе жизнь, мы ограничимся двумя простыми
примерами.
Мы знаем, что данные в этом примере являются истинными.
Именно с их помощью будет уточняться значение константы
в функции классификатора. Примеры с истинными
значениями, которые используются для обучения предиктора
или классификатора, называются тренировочными
данными.
Отобразим эти два тренировочных примера на диаграмме.
Визуализация данных часто помогает лучше понять их
природу, почувствовать их, чего нельзя добиться , просто в
список или в таблицу, заполненную числами.
3
2
длина
1
Гусеница божья коровка
1 2 3
ширина
Начнём со случайной разделительной линии, потому что
нужно ведь с чего-то надо начать. Вспомните линейную
функцию из примера с преобразованием километров мили,
параметр который мы настраивали. Мы можем сделать то же
самое сейчас, поскольку разделительная линия в данном
случае прямая:D
y = AxD
Вообще говоря, как вы знаете нужно написатьD
у = Ах + ВD
Но не нулевое В приводит к тому, что линия не пройдёт через
начало координат, а это не добавит ничего нового.D
Для начала примем А = 0,25D
Тогда уравнение нашей прямой примет видD
у = 0,25х
Соседние файлы в папке ML - Коротков (2 сем, мага)