경험적 발견에 대한 자료(data) 주도 접근방식
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작성일 21-04-01 00:01본문
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그 다음 앞으로의 project에 대한 몇가지 제시와 우리의 중요 觀察들에 대한 요약으로 끝을 맺겠다. 그 다음으로 Fisher의 시스템을 확장시킨 CLASSIT을 기술하며 그 프로그램(program]) 의 학습 행동에 대한 연구 實驗을 보고한다. ... , 경험적 발견에 대한 자료 주도 접근방식공학기술레포트 ,
본 논문에서 우리는 개념 형성 과제에 초점을 맞추고 점진적으로 클러스터 형성, 개념 기술, 개념 위계를 형성해 나가는 몇가지 방법을 조사한다.
2. 定義(정의) 형성 방법들
기계학습 연구의 대부분은 定義(정의) 학습의 넓은 영역에 초접을 맞추어 왔다. 어쨌거나, 定義(정의) 형성 방법은 다른 분야와 구분시켜 주는 많은 중요 특징들을 공유하고 있따 이 장에서는 이러한 공통 특징들을 확인하고 특히 定義(정의) 클러스터링을 위한 방법에 대해 살펴본다. ...
본 논문에서 우리는 定義(정의) 형성 project에 초점을 맞추고 점진적으로 클러스터 형성, 定義(정의) 기술, 定義(정의) 위계를 형성해 나가는 몇가지 방법을 조사한다. 그 후에 定義(정의) 형성 과定義(정의) 세 모델들 - Feigenbaum`s[9] EPAM, Lebowitz`s [24,26] UNIMEM, Fisher`s[12] COBWEB -에 대해 자세히 살펴본다. 많은 독자에게 있어 定義(정의) 형성 작업은 다만 잘 알려진 접근법들의 조그마한 변형에 불과하며 분명 다른 작업들과 밀접히 연관되어 있는 것으로 비추일 것이다. 우리는 定義(정의) 형성에 쓰인 기존의 작업들을 살펴보고 그들의 공통된 특징을 뽑아 보는 것으로 처음 하고자 한다. 몇가지 의미에서 이러한 자질들은 定義(정의) 형성(concept formation)이라는 용어…(To be continued )
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경험적 발견에 대한 자료(data) 주도 접근방식
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다.
본 논문에서 우리는 개념 형성 과제에 초점을 맞추고 점진적으로 클러스터 형성, 개념 기술, 개념 위계를 형성해 나가는 몇가지 방법을 조사한다.