Правило ближайшего соседа для статического распознавания

Привет, Вы узнаете о том , что такое правило ближайшего соседа для статического распознавания, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое правило ближайшего соседа для статического распознавания , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Распознавание образов.

Пусть  – множество объектов обучающей последовательности, то есть принадлежность каждого из них тому или иному образу достоверно известна. Пусть также  является объектом, ближайшим к распознаваемому . Напомним, что при этом правило ближайшего соседа для классификации  состоит в том, что  относят к тому классу (образу), которому принадлежит . Естественно, такое отнесение носит случайный характер. Вероятность того, что  будет отнесен к , есть апостериорная вероятность . Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Если  очень велико, то вполне можно допустить, что  расположен достаточно близко к , настолько близко, что . А это есть не что иное, как рандомизированное решающее правило:  относят к  с вероятностью . Байесовское решающее правило основано на выборе максимальной апостериорной вероятности, то есть  относят к  в том случае, если

.

Отсюда видно, что если  близка к единице, то правило ближайшего соседа дает решение, в большинстве случаев совпадающее с байесовским. Напомним, что эти рассуждения имеют достаточные основания лишь при очень больших  (объемах обучающей выборки). Такие условия на практике встречаются не часто, но позволяют понять статистический смысл правила ближайшего соседа.

Представленные результаты и исследования подтверждают, что применение искусственного интеллекта в области правило ближайшего соседа для статического распознавания имеет потенциал для революции в различных связанных с данной темой сферах. Надеюсь, что теперь ты понял что такое правило ближайшего соседа для статического распознавания и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Распознавание образов