六章记忆基础理解MemorybasedreasoningMBR.ppt
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1、第六章 記憶基礎理解 (Memory-based reasoning, MBR),定義:用人工智慧的方式,以現有資料庫對新資料進行分類與預測。,記憶基礎理解 (Memory-based reasoning, MBR),記憶基礎理解記憶基礎理解可以應用的行業: 詐欺案件判斷。 顧客反應預測。 醫療服務追蹤。 問卷資料分類。,如何進行 (學習階段),如何進行 (預測階段),解決問題的三個主題,選擇適當的歷史資料 關鍵:資料的範圍必須能涵蓋原始資料 抽樣方法: 找出具效率的方式代表歷史資料 減少歷史資料庫的記錄數量 (圖9.3、9.4) 設定距離函數、組合函數、和鄰近資料的組數 (K值),案例研究
2、新聞報導分類,案例研究 新聞報導分類,選擇測試資料組 : 49,652則新聞稿, 每一則平均2700字與8個編碼 2. 設定距離函數 利用一個叫 “相關回饋(Relevance Feedback)” 的測試標準, 比對任何文件的相似度 (參見課本) ; B與A的距離: d(A, B) = 1 - Score(A, B) / Score(A, A),案例研究 新聞報導分類,3. 設定組合函數 為未分類的新聞找出最相似者,案例研究 新聞報導分類,3. 設定組合函數 為未分類的新聞評分 (門檻值為1),案例研究 新聞報導分類,4. 設定鄰近資料組數 1 11組 若要配置在單一編碼, 則選擇 較少組數
3、較合適,案例研究 新聞報導分類,5. 結果(200則, 半數同意才合格),案例研究 新聞報導分類,測量評分的效用:反查(Recall)與準度(Precision),距離函數,關鍵特性: 1. 明確界定(Well-defined) : d(A, B) = 0 2. 區辨性(Identity) : d(A, A) = 0 3. 可互換性(Commutability) : d(A, B) = d(B, A) 4. 三角不等式(Triangle Inequality) : d(A, C) = d(A, B)+d(B, C) 絕對值 : |A-B| ; 平方差 : (A-B)2 ; 標準化絕對值 : |
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