tennici si modele de data mining - math.ucv.romath.ucv.ro/~gorunescu/courses/dm/curs3.pdf · title:...

TENNICI SI MODELE DE DATA MININGDATA MINING

Clasificatori bayesieniClasificatori bayesieni

1. Exemplu

2. Exemplu

3. Exemplu

Reţele neuronale artificialeReţele neuronale artificiale

Perceptronul

Remarc ă

Modelul perceptronului Rosenblatt

Algoritmul de înv ățare al perceptronului

Tipuri de re ţele neuronale artificiale

4. Exemplu

Arhitectura unui MLP cu dou ă straturi ascunse.

Propagarea înapoi a re țelei

Evaluarea derivatelor funcției eroare

Antrenarea unui MLP în imagini

5. Exemplu

6. Exemplu

ADALINE

RBFNN

Reţele neuronale probabiliste

Algoritmul de antrenare PNN

7. Exemplu

7. Exemplu

Maşini cu suport vectorial

Arhitectura unei SVM

8.Exemplu

Clasificare bazat ă pe reguli de asociere

9. Exemplu

Exemplu

Exemplu

10. Exemplu

Exemplu

10.Exemplu

11. Exemplu

k-nearest neighbor

Exemplu

Mul ţimi roughMul ţimi rough

12. Exemplu

o ilustrare sugestivă privind mulţimile de aproximare

14. Exemplu

Aplicaţiile mulţimilor rough

Algoritmi geneticiAlgoritmi genetici

Componentele unui algoritm genetic

A. Reprezentarea (definirea indivizilor)

B. Funcţia de evaluare (potrivire, adecvare, performanţă)

15. Exemple(clasice)

C. Populaţia

C1. Mecanismul de selecţie a părinţilor

C2. Mecanismul de selecţie a supravieţuitorilor

D. Operatorii de variaţie (recombinare, mutaţie)

D1. Recombinarea (încrucişarea)

16. Exemplu (referitor la cazul TSP)

17. Exemplu

18. Exemplu

D2. Mutaţia

19.Exemplu

E. Parametrii algoritmului

Arhitectura unui algoritm genetic

Aplica ţii