2 Neural methods from similarity-ba

2 Neural methods from similarity-based perspective
The classification problem (the same reasoning may also be applied to regression and pattern
completion problems) is stated as follows: given a set of Nt class-labeled training vectors
{Rj
,C(Rj
)}, j = 1..Nt, where C(Rj
) is the class of Rj
, and given a vector X of an unknown
class, use the information provided in the similarity measure D(X,R j
) to estimate the
probability of classification p(Ci|X;M), where M describes the classification model used

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีประสาท 2 จากมุมมองตามความคล้ายคลึงกันปัญหาการจัดประเภท (เหตุผลเดียวกันยังสามารถใช้การถดถอยและรูปแบบเสร็จปัญหา) จะระบุดังนี้: ให้ชุดของ Nt เวกเตอร์ป้ายชั้นเรียนการฝึกอบรม{Rj, C (Rj)}, j = 1..Nt ที่ C (Rj) เป็นชั้นของ Rjและเวกเตอร์ X ของโนเนมคลาส ใช้ข้อมูลในการวัดความคล้าย D (X, R j) การประเมินการน่าจัดประเภท p (Ci| X M) ที่ M อธิบายแบบจัดประเภทที่ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2
วิธีประสาทจากมุมมองของความคล้ายคลึงกันตามปัญหาการจัดประเภท(เหตุผลเดียวกันยังอาจจะนำไปใช้กับการถดถอยและรูปแบบปัญหาเสร็จสิ้น) ที่ระบุไว้ดังต่อไปนี้ได้รับชุดของ Nt ระดับที่มีข้อความพาหะฝึกอบรม {Rj, C (Rj)} เจ = 1..Nt ที่ C (Rj) เป็นชั้นของ Rj และกำหนดเวกเตอร์เอ็กซ์รู้จักระดับใช้ข้อมูลที่ให้ไว้ในการวัดความคล้ายคลึงกัน D (x, เจอาร์) ในการประมาณความน่าจะเป็นของพีการจัดหมวดหมู่ (Ci | X; M) ที่ M อธิบายรูปแบบการจัดหมวดหมู่ที่ใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2 วิธีประสาทจากความเหมือนมุมมอง
การจำแนกปัญหาเป็นฐาน ( เหตุผลเดียวกัน อาจจะประยุกต์การถดถอยและแบบแผน
ปัญหาความสมบูรณ์ ) เป็นดังนี้ ได้รับชุดของ NT ชั้นข้อความการฝึกอบรมเวกเตอร์
{ RJ
, C ( RJ
) } , J = 1 . . . . . . . NT ที่ C ( RJ
) เป็นชั้นของ RJ
และได้รับเวกเตอร์ x ของชั้นเรียนที่ไม่รู้จัก
, ใช้ข้อมูลที่ให้ไว้ในความเหมือนวัด D ( XR J
) เพื่อประมาณความน่าจะเป็นของการจัดหมวดหมู่ P
( CI | x ; M ) ที่ M อธิบายการจำแนกรูปแบบใช้