Metody pozyskiwania wiedzy

Podobne dokumenty
Wykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

IV Uniwersytecka Sobota Matematyczna 14 kwietnia Funkcje tworzące w kombinatoryce

WYKORZYSTANIE FILTRU CZĄSTECZKOWEGO W PROBLEMIE IDENTYFIKACJI UKŁADÓW AUTOMATYKI

Elementy modelowania matematycznego

Teoria i metody optymalizacji

INDUKCJA MATEMATYCZNA

ZALEŻNY ROZKŁAD DWUMIANOWY I JEGO ZASTOSOWANIE W REASEKURACJI I KREDYTACH. 1. Wstęp

Twierdzenia o funkcjach ciągłych

H brak zgodności rozkładu z zakładanym

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Rozkład normalny (Gaussa)

KOMBINATORYKA. Oznaczenia. } oznacza zbiór o elementach a, a2,..., an. Kolejność wypisania elementów zbioru nie odgrywa roli.

Metody Podejmowania Decyzji

Problem. Jak praktycznie badać jednostajną ciągłość funkcji?

APROKSYMACJA I INTERPOLACJA. funkcja f jest zbyt skomplikowana; użycie f w dalszej analizie problemu jest trudne

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?

Matematyka dyskretna. Wykład 2: Kombinatoryka. Gniewomir Sarbicki

Problemy niezawodnościowo-eksploatacyjne. dotyczące układów zasilających. elektronicznego systemu bezpieczeństwa.

P k k (n k) = k {O O O} = ; {O O R} =

Wykład 8: Zmienne losowe dyskretne. Rozkłady Bernoulliego (dwumianowy), Pascala, Poissona. Przybliżenie Poissona rozkładu dwumianowego.

Dwumian Newtona. Agnieszka Dąbrowska i Maciej Nieszporski 8 stycznia 2011

Analiza I.1, zima wzorcowe rozwiązania

WYKŁAD 1 INTERPOLACJA WIELOMIANOWA

a 1, a 2, a 3,..., a n,...

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii.

Bardzo lekkie wprowadzenie do metod zliczania

Metody podziału klasowego konspekt ćwiczeń. mgr Marcin Semczuk na podstawie materiałów mgr inż. Stanisława Szombary oraz dr inż.

MODYFIKACJA KOSZTOWA ALGORYTMU JOHNSONA DO SZEREGOWANIA ZADAŃ BUDOWLANYCH

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań

Estymacja przedziałowa

Pattern Classification

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa

Colloquium 3, Grupa A

tek zauważmy, że podobnie jak w dziedzinie rzeczywistej wprowadzamy dla funkcji zespolonych zmiennej rzeczywistej pochodne wyższych rze

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

LICZBY, RÓWNANIA, NIERÓWNOŚCI; DOWÓD INDUKCYJNY

Kombinacje, permutacje czyli kombinatoryka dla testera

i statystyka matematyczna Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Techniczne Aspekty Zapewnienia Jakości

kpt. dr inż. Marek BRZOZOWSKI kpt. mgr inż. Zbigniew LEWANDOWSKI Wojskowy Instytut Techniczny Uzbrojenia

OBWODY LINIOWE PRĄDU STAŁEGO

OBWODY LINIOWE PRĄDU STAŁEGO

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH. 1. Renty

MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU

PLAN WYKŁADU OPTYMALIZACJA GLOBALNA ALGORYTM MRÓWKOWY (ANT SYSTEM) ALGORYTM MRÓWKOWY. Algorytm mrówkowy

Grupowanie sekwencji czasowych

σ-ciało zdarzeń Niech Ω będzie niepustym zbiorem zdarzeń elementarnych, a zbiór F rodziną podzbiorów zbioru Ω spełniającą warunki: jeśli A F, to A F;

Wyk lad 8 Zasadnicze twierdzenie algebry. Poj. ecie pierścienia

Zasilanie budynków użyteczności publicznej oraz budynków mieszkalnych w energię elektryczną

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

Wykład 6. Przestrzenie metryczne ośrodkowe i zupełne. ρ, gdzie r

Optymalizacja harmonogramów budowlanych - problem szeregowania zadań

Struktura czasowa stóp procentowych (term structure of interest rates)

Teoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i =

z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2012 POZIOM PODSTAWOWY CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 75 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

Analiza matematyczna i algebra liniowa

INSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ

Indukcja matematyczna

koszt kapitału D/S L dźwignia finansowa σ EBIT zysku operacyjnego EBIT firmy. Firmy Modele struktury kapitału Rys Krzywa kosztów kapitału.

ĆWICZENIE 1 Symulacja doświadczeń losowych Statystyka opisowa Estymacja parametryczna i nieparametryczna T E O R I A

i = n = n 1 + n 2 1 i 2 n 1. n(n + 1)(2n + 1) n (n + 1) =

ZASTOSOWANIE METODY STOLIKÓW EKSPERCKICH NA LEKCJACH MATEMATYKI SCENARIUSZE ZAJĘĆ

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Model Lesliego. Oznaczmy: 0 m i liczba potomstwa pojawiającego się co jednostkę czasu u osobnika z i-tej grupy wiekowej, i = 1,...

Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie)

x t 1 (x) o 1 : x s 3 (x) Tym samym S(3) = {id 3,o 1,o 2,s 1,s 2,s 3 }. W zbiorze S(n) definiujemy działanie wzorem

BADANIE DOKŁADNOŚCI INSTRUMENTÓW RTK GNSS W OPARCIU O STANDARD ISO

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEOSTWA

Systemy operacyjne

Instalacje i Urządzenia Elektryczne Automatyki Przemysłowej. Modernizacja systemu chłodzenia Ciągu Technologicznego-II część elektroenergetyczna

Metoda najszybszego spadku

Liczby Stirlinga I rodzaju - definicja i własności

4. PRZEKŁADNIKI PRĄDOWE I NAPIĘCIOWE

MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum

Typ może być dowolny. //realizacja funkcji zamiana //przestawiajacej dwa elementy //dowolnego typu void zamiana(int &A, int &B) { int t=a; A=B; B=t; }

Kolorowanie Dywanu Sierpińskiego. Andrzej Szablewski, Radosław Peszkowski

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

SPECYFIKACJA ISTOTNYCH WARUNKÓW ZAMÓWIENIA

7. OBLICZENIA WIELKOŚCI ZWARCIOWYCH ZA POMOCĄ KOMPUTERÓW

ładunek do przewiezienia dwie możliwości transportu

OBLICZENIE SIŁ WEWNĘTRZNYCH DLA BELKI SWOBODNIE PODPARTEJ SWOBODNIE PODPARTEJ ALGORYTM DO PROGRAMU MATHCAD

Koła rowerowe malują fraktale

ROX 9.0 ROX /1 BIKE COMPUTER

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.

Znaczenie kapitału ludzkiego w budowie spójności społeczno-gospodarczej w wymiarze lokalnym (na przykładzie woj. mazowieckiego)

Koncepcja systemu ekspertowego szacowania kosztów wytwarzania

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych

ALOKACJA ZASOBU W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI: MODELE DECYZYJNE I PROCEDURY OBLICZENIOWE

Klasa II technikum Egzamin poprawkowy z matematyki sierpień 2013

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ

Statystyka Inżynierska

Wykład 3 : Podstawowe prawa, twierdzenia i reguły Teorii Obwodów

1. Relacja preferencji

Transkrypt:

Metody pozysiwaia wiedzy bezpośredie zapisaie wiedzy pozysiwaie wiedzy a podstawie istruci pozysiwaie wiedzy a podstawie aaii pozysiwaie wiedzy a podstawie przyładów pozysiwaie wiedzy a podstawie obserwaci

Bezpośredie zapisaie wiedzy uczeie a pamięć (ag. rote learig) system uczoy (uczeń) otrzymue gotową wiedzę w postaci ompletych i spóych zbiorów reguł zapisaych zgodie z obowiązuącymi w systemie zasadami zapisu wiedzy

Pozysiwaie wiedzy a podstawie istruci uczeie przez przeazaie iformaci (ag. learig by beig told) istotą rolę w te metodzie odgrywa auczyciel, tóry tworzy wiedzę w postaci aceptowale przez system espertowy uczeń dooue itegraci owe wiedzy z pewą wiedzą aprioryczą auczyciel arzuca atomiast struturę i charater zapisywae wiedzy

Pozysiwaie wiedzy a podstawie aaii polega a taie trasformaci istieące wiedzy, by mogła być użytecza do opisów fatów podobych (choć ie idetyczych) proces te może odbywać się bez auczyciela choć wymaga atywego zaagażowaia uczia do wyszuiwaia i tłumaczeia aaii

Pozysiwaie wiedzy a podstawie przyładów geerue się ogóly opis poęć (las) a podstawie zbioru przyładów i/lub otrprzyładów obietów reprezetuących te poęcia (lasy) metoda iducya przyłady są dostarczae przez auczyciela

Pozysiwaie wiedzy a podstawie obserwaci metoda iducya oparty o przyłady (obserwace) pochodzące ze świata zewętrzego lub z esperymetów uczeie bez auczyciela do iduci moża wyorzystywać techii esploraci daych (ag. data miig), grupowaia, metody statystyi, sztucze sieci euroowe, algorytmy geetycze

Przyłady metod pozysiwaia wiedzy Algorytm ID3 Metoda geerowaia poryć

Biare drzewo decyzye Ta A 0 Nie Ta A, A, Nie A,, A,, C C C 3

Algorytm ID3 - Quilaa Etropia: I i ( p i p i ) p i prawdopodobieństwo wystąpieia stau i i p i

Etropia - przyład Etropia esperymetu polegaącego a losowaiu w oparciu o rzut moetą I I I ( p i i ( ) p i ) ( )

Etropia - przyład Załóżmy, że moeta est oszuaa i prawdopodobieństwo wylosowaia orła wyosi /4 a reszi 3/4 I I 4 0,8 4 Poieważ wiemy o oszustwie asza iepewość est miesza 3 4 3 4

Algorytm ID3 - Quilaa Etropia w przypadu wielu przyładów i wielu rezultatów: I ( ) liczba przyładów ależących do lasy liczba wszystich przyładów

Etropia w uęciu częstościowym - przyład Załóżmy, że zamy 0 przyładów wiosów redytowych oceioych pozytywie Spośród ich 6 przypadów dotyczy redytów spłacoych, spłacoych po termiie i iespłacoych w ogóle 6 I 0 I,37 6 0 0 0 0 0

Etropia w uęciu częstościowym - przyład Załóżmy, że zamy 0 przyładów wiosów redytowych oceioych pozytywie Obliczmy etropię, w przypadu gdy 3 przyłady dotyczyły redytów spłacoych, 4 spłacoych z opóźieiem i 3 iespłacoych 3 I 0 I,57 3 0 4 0 4 0 3 0 3 0

Etropia w uęciu częstościowym - wiosi Jeżeli wiemy, że pozytywie oceioe wiosi redytowe są racze spłacae to mamy więszą wiedzę (a racze mieszą iewiedzę) iż w przypadu gdy wszystie osewece pozytywe ocey wiosu daą podoby wyi

Zaczeie etropii Im wyższa est miara etropii tym mie wiemy o oceiae sytuaci W pierwszym przypadu ie mieliśmy żadych przesłae by oceiać możliwość iespłaceia redytu w oparciu o zewętrze iformace Wiemy eda, że możliwość spłaceia redytu est zaczie wyższa iż iespłaceia czy opóźieia

Algorytm ID3 - Quilaa I I E Etropia po oceie waruu a temat całego problemu: liczba przyładów potwierdzoych przez warue liczba wszystich przyładów liczba przyładów zaprzeczoych przez warue

Załóżmy, że uzysuemy astępuącą dodatową iformacę: spośród 0 przyładów w 6 przyładach redyty były zabezpieczoe hipoteą a w 4 ie wówczas 6 4 0

Algorytm ID3 - Quilaa Etropia po oceie waruu : m ( X ), m ( X ), I I

0 0 0 0 0 0,,,,,,,,,, dla dla X dla dla X Algorytm ID3 - Quilaa

Algorytm ID3 - Quilaa,, liczba przyładów potwierdzaących, że eżeli warue est spełioy to przyład ależy do lasy liczba przyładów potwierdzaących, że eżeli warue ie est spełioy to przyład ależy do lasy

Dodatowe iformace Załóżmy, że w przypadu wiosów zabezpieczoych hipoteą (razem 6) 5 zostało spłacoych w termiie i ede z opóźieiem; atomiast redyty ie zabezpieczoe (razem 4) w edym przyładzie został spłacoy w termiie, w edym spłacoy z opóźieiem a w dwóch iespłacoy

Obliczeia Obliczmy etropię po oceie waruu dotyczącego zabezpieczoych hipoteą redytów spłacoych w termiie,, X X,, 5, 0,, 6, 5 6 5 6

Obliczeia Obliczmy etropię po oceie waruu dotyczącego zabezpieczoych hipoteą redytów spłacoych z opóźieiem,, X X,,,, 0,43 6, 6 6

Obliczeia Poieważ żade zabezpieczoy redyt ie pozostał iespłacoy obliczamy łączą etropię po oceie waruu zabezpieczoe redyty I 0, 0,43 0 0,65

Obliczeia Obliczmy etropię po oceie waruu dotyczącego ie zabezpieczoych hipoteą redytów spłacoych w termiie,, X X,,, 0,5, 4, 4 4

Obliczeia Obliczmy etropię po oceie waruu dotyczącego ie zabezpieczoych hipoteą redytów spłacoych z opóźieiem,, X X,,, 0,5, 4, 4 4

Obliczeia Obliczmy etropię po oceie waruu dotyczącego ie zabezpieczoych hipoteą redytów iespłacoych,,3 X X,3,, 0,5, 3 4, 4 4

Obliczeia Obliczamy etropię po oceie waruu dotyczącego ie zabezpieczoych redytów oraz ogółem przez iformacę o zabezpieczeiu I E E 0,5 0,5 0,5,5 I I 6 4 0,65,5 0,99 0 0

Dodatowe iformace Załóżmy, że uzysaliśmy dodatową iformacę o przezaczeiu redytu; wśród 0 przyładów 5 były to redyty osumpcye a 5 a zaup samochodu Spośród redytów osumpcyych 3 zostały spłacoe, spłacoy w termiie i ede iespłacoy Obliczmy etropię po uzysaiu iformaci, że redyt był osumpcyy

Obliczeia Obliczmy etropię po oceie waruu dotyczącego redytów osumpcyych spłacoych w termiie, X X,,, 3, 0,44, 5, 3 5 3 5

Obliczeia Obliczmy etropię po oceie waruu dotyczącego redytów osumpcyych spłacoych z opóźieiem X X,,,,,, 0,46 5, 5 5

Obliczeia Obliczmy etropię po oceie waruu dotyczącego redytów osumpcyych iespłacoych X X,3,3,3,,, 0,46 3 5, 5 5

Obliczeia Obliczamy łączy poziom etropii po oceie przyładów dotyczących redytów osumpcyych I 0,44 0,46 0,46,37

Dodatowe iformace Załóżmy, że spośród redytów iych iż osumpcye 3 zostały spłacoe w termiie, z opóźieiem i w ogóle iespłacoy

Obliczeia Obliczmy etropię po oceie waruu dotyczącego redytów iych iż osumpcye spłacoych w termiie, X X,,, 3, 0,44, 5, 3 5 3 5

Obliczeia Obliczmy etropię po oceie waruu dotyczącego redytów iych iż osumpcye spłacoych z opóźieiem X X,,,,,, 0,46 5, 5 5

Obliczeia Obliczmy etropię po oceie waruu dotyczącego redytów iych iż osumpcye iespłacoych X X,3,3,3,,, 0,46 3 5, 5 5

Obliczeia Obliczamy łączą etropię po oceie przyładów dotyczących redytów iych iż osumpcye oraz ogółem przez iformacę o rodzau redytu I E E 0,44 0,46 0,46,37 I I 5 5,37,37,37 0 0

Algorytm ID3 - Quilaa Warue wyboru waruu : max( I E )

Porówaie dwóch iformaci Iformaca o zabezpieczeiu I E,37 0,99 0,38 Iformaca o rodzau redytu I E,37,37 0,0

Przyład dobór formy relamy wie <0 0 0 0 0 0 0 0 0 0-30 0 0 0 0 0 0 0 0 >30 0 0 0 0 0 0 0 0 płeć K 0 0 0 0 0 0 M 0 0 0 0 0 0 miesza wieś 0 0 0 0 0 0 miasto 0 0 0 0 0 0 relama Iteret Prasa Telewiza 3 3 7

Przyład dobór formy relamy I 3 3 I 3 3 7 7 I,3844

Przyład dobór formy relamy Etropia po potwierdzeiu waruu ) 4 ( 4 ) 4 ( 4 ) ( 0 ) (,3,3,, I I I

Przyład dobór formy relamy Etropia po zaprzeczeiu waruu 0,9544 ) 8 5 ( 8 5 ) 8 3 ( 8 3 ) ( ) ( 0,3,3,, I I I

Przyład dobór formy relamy 0,447 0,9696 *0,9544 8 * 4 E I E E I I E Łącza etropia po oceie waruu :

Przyład dobór formy relamy I-E 0,447 0,85 3 0,40 4 0,090 5 0,090 6 0,6548 7 0,6548

Przyład dobór formy relamy wie <0 0 0 0 0 0-30 0 0 0 0 >30 0 0 0 0 płeć K 0 0 0 M 0 0 0 miesza wieś 0 0 0 0 0 0 miasto relama Iteret Prasa Telewiza wie <0 0 0 0 0 0-30 0 0 0 0 >30 0 0 0 0 płeć K 0 0 0 M 0 0 0 miesza wieś relama miasto 0 0 0 0 0 0 Iteret Prasa Telewiza

Przyład dobór formy relamy I-E 0,849 0,3658 3 0,3658 4 0,4 5 0,4

Drzewo decyzye miesza a wsi Nie wie<0 Ta Nie Ta telewiza Iteret Ta płeć=k Nie Ta telewiza wie>30 prasa Nie prasa

Algorytm ID3 przy ciągłych wartościach cech Załóżmy, że cechy obietów przymuą wartości z pewych ciągłych przedziałów, wówczas O K O A K { o A { a { gdzie,..., o,..., a i i,..., i,..., o,..., a,..., a m l } } } zbiór obietów (przyładów) zbiór atrybutów idetyczy dla wszystich przyładów zbiór las, do tórych walifiuemy przyłady

Algorytm ID3 przy ciągłych wartościach cech i i i l i m i m i i i i i c d gdzie w w w i c w d w d w d,,,,,,,, ) max ; mi ( ) ( ) (... ) (... ) ( wartość atrybutu w przyładzie i umer lasy do tóre ależy i-ty przyład

Algorytm ID3 przy ciągłych wartościach cech Poieważ dla taiego zapisu ie moża wprost wyorzystać metody ID3 ależy wprowadzić dodatowo dla oleych atrybutów wartości w* dzielące dziedzię a dwa rozłącze podzbiory ależy ta przeształcać warui i przyłady by możliwy był astępuący zapis: ( d i, w * )... ( d i, w * )... ( d i, m w * m ) ( c i l )

Przyład Należy oreślić zależość wielości sprzedaży od wieu lieta, poziomu wyształceia oraz odległości od slepu wie wyształceie odległość wartość zaupów lata poziom m zł/m-c lasa 8 00 00 0 3 500 50 35 3 00 400 3 4 600 00 40 5 400 550 3

Wybór putu podziału Badamy ai est poziom etropii po uwzględieiu wieu lieta. W tym celu wybieramy tai putu podziału w* ze zbioru {0,, 35, 40}, tóry wprowadza awięce iformaci. Uzysuemy astępuące tabele:

Wybór putu podziału wg wieu wie <0 0 0 0 0 >=0 0 lasa 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 wie < 0 0 0 >= 0 0 lasa 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 wie <35 0 0 >=35 0 0 0 lasa 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 wie <40 0 >=40 0 0 0 0 lasa 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0

Wybór putu podziału wg wieu w* I-E 0 0,59,063 35,063 40 0,59

Wybór putu podziału wg wyształceia w* I-E 3 0,59 4 0,794 5 0,59

Wybór putu podziału wg odległości w* I-E 00 0,59 400 0,396 500 0,794 600 0,8553

Koiec pierwszego etapu Jeżeli za czyi decyduący w pierwszym etapie o podziale przypadów wie <35 wówczas uzysamy astępuące podzbiory wie wyształceie odległość wartość zaupów lata poziom m zł/m-c lasa 8 00 00 0 3 500 50 4 600 00 wie wyształceie odległość wartość zaupów lata poziom m zł/m-c lasa 35 3 00 400 3 40 5 400 550 3

Kotyuaca Przedstawioe procedury powtarzamy dla ażdego z podzbiorów aż do pełego rozaśieia problemu UWAGA: metoda ie dopuszcza przyładów sprzeczych

Geerowaie poryć - przyład Wybieramy podzbiór P obietów ależących do lasy i podzbiór M obietów ie ależących do dae lasy Z podzbioru P wybieramy dowoly przyład x r Ustalamy różice w waruach pomiędzy wybraym przyładem a wszystimi przyładami z podzbioru M

Przyład dobór formy relamy wie <0 0 0 0 0 0 0 0 0 0-30 0 0 0 0 0 0 0 0 >30 0 0 0 0 0 0 0 0 płeć K 0 0 0 0 0 0 M 0 0 0 0 0 0 miesza wieś 0 0 0 0 0 0 miasto 0 0 0 0 0 0 relama Iteret Prasa Telewiza M P

Geerowaie poryć - przyład Podzbiór P wszystie przyłady ależące do lasy telewiza x r =[wie<0] [płeć=m] [miesza=wieś] Ustalamy różice dr =[płeć=m] [miesza=wieś] dr =[miesza=wieś] dr 3 =[wie<0] [miesza=wieś] dr 4 = [wie<0] [miesza=wieś] dr 5 = [wie<0] [płeć=m] [miesza=wieś]

Geerowaie poryć - przyład Geeruemy porycia wybieraąc po edym waruu z ażde różicy łącząc e ażdy z ażdym: z dr wybieramy [płeć=m] z dr - [miesza=wieś] z dr 3 [wie<0] poieważ w oleych różicach ie ma uż różych waruów uzysuemy porycie: C = [płeć=m] [miesza=wieś] [wie<0]

Geerowaie poryć - przyład Koiuca waruów w poryciu wsazue a przyład, tóry a pewo ie ależy do zbioru M, a ależy do zbioru P. Dale: z dr wybieramy [miesza=wieś] z dr 3 - [wie<0] z dr 5 ie wybieramy [płeć=m] bo uzysalibyśmy porycie C poieważ w oleych różicach ie ma uż różych waruów uzysuemy porycie: C = [miesza=wieś] [wie<0]

Geerowaie poryć - przyład Porycie C. iformue as o tym, że wszystie osoby mieszaące a wsi młodsze iż 0 lat a pewo ie preferuą telewizi ao medium relamowego. Zauważmy, że z ażde różicy możemy wybrać warue [miesza=wieś] Uzysuemy porycie: C 3 = [miesza=wieś] co ozacza, że spełieie tego waruu wylucza przyależość do badae lasy.

Geerowaie poryć - przyład Wybieramy aorzystiesze porycie - C 3 do lewe stroy reguły dopisuąc warui C 3 uzysuemy regułę [miesza=wieś] [relama =Telewiza] Ze zbioru P usuwamy przyłady zgode z regułą C 3

Przyład dobór formy relamy wie <0 0 0 0 0 0 0 0 0 0-30 0 0 0 0 0 0 0 0 >30 0 0 0 0 0 0 0 0 płeć K 0 0 0 0 0 0 M 0 0 0 0 0 0 miesza wieś 0 0 0 0 0 0 miasto 0 0 0 0 0 0 relama Iteret Prasa Telewiza

Geerowaie poryć - przyład Podzbiór P wszystie przyłady ależące do lasy telewiza x r =[wie>30] [płeć=k] [miesza=miasto] Ustalamy różice dr =[wie>30] dr =[wie>30] [płeć=k] dr 3 =[wie>30] [płeć=k] dr 4 = [płeć=k] dr 5 = [wie>30]

Geerowaie poryć - przyład Geeruemy porycia C =[wie>30] [płeć=k] Wybieramy porycie C Ze zbioru P usuwamy przyłady zgode z regułą C uzysuemy regułę [miesza=wieś] [wie>30] [płeć=k] [relama =Telewiza] Kotyuuemy działaia aż do rozróżieia wszystich przyładów