مسأله زمانبندی تک ماشینه دوعامله با محدودیت دسترسی به ماشین کلاس نسبتاً جدیدی از مسائل زمان بندی شامل چندین عامل می شود که هر عامل برای استفاده از یک پردازشگر مشترک به منظور اجرای کارهایش با سایر عوامل در رقابت است و ...
حل مسئله از جمله مهارت‌های جذابی است که همه ما علاقه داریم که بیشتر در مورد آن بدانیم؛ شاید چون می‌دانیم که چه تاثیر مثبتی می‌تواند در زندگی روزمره و کسب و کارمان بگذارد.
زمانبندی پروژه با در نظر گرفتن محدودیت منابع یا RCPSP دارای ادبیاتی غنی است . این دسته مسائل در مهندسی صنایع به دو دلیل مورد توجه قرار گرفته اند : اول اینکه با توجه به شرایط متفاوت کاربردی و صنعتی از نظر تابع هدف, خصوصیات ...
طبقه‌بندی کننده بومی بیز (Naive Bayes Classifier) یک الگوریتم یادگیری ماشین است که بر اساس تئوری احتمالات بیزی برای کلاس‌بندی داده‌ها استفاده می‌شود. این الگوریتم به نظر می‌رسد که فرضیات ساده‌ای را در مورد مستقل بودن ویژگی ...
طبقه بندی نامه ها چگونه است؟ در تمامی سازمان‌ها، شرکت‌ها یا مجموعه‌های کاری همواره نامه و اسنادی وجود دارند که محتویات آنها به قدری حساس و مهم است که فقط افراد خاصی به آن دسترسی دارند.
در این مقاله از مجموعه مقالات پیشبرد الکترونیک تولید کننده فیبر مدار چابی، به بررسی انواع آی سی ها، طبقه بندی‌های آنها و محدودیت‌های موجود در استفاده از این مدارهای مجتمع خواهیم ...
دانلود کتاب Complexity classifications of Boolean constraint satisfaction problems (به فارسی: طبقه بندی پیچیدگی مشکلات رضایت از محدودیت بولی) نوشته شده توسط «Nadia Creignou – Sanjeev Khanna – Madhu Sudan»
طبقه‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression) دو مسئله اصلی پیش‌بینی هستند که معمولاً در استخراج داده‌ها و یادگیری ماشین مورد بررسی قرار می‌گیرند. الگوریتم های طبقه بندی. طبقه بندی چیست؟
برای مثال اگر در یک مسئله ای mae=10 و در مسئله دیگه ای mae=5 باشد، میتوان همینطوری گفت که در مسئله دوم مدل بهتر عمل کرده است؟؟ خب نمیتوان گفت. باید رنج تغییرات در هر دو مسئله را بررسی کرد.
به طور قطع، با جدول تناوبی و عنصرهای نمایش داده شده در آن آشنا هستید. عنصرها به عنوان ساده‌ترین ترکیب‌های شیمیایی با اتم‌های یکسان توصیف می‌شوند. عناصر در حالت کلی به سه دسته فلزات، نافلزات و شبه‌فلزات تقسیم‌بندی می ...
در این مطلب به بررسی ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix) و معیارهایی که برپایه این ماتریس برای ارزیابی یک مدل طبقه بندی از آن ها استفاده می شود، می پردازیم.
ضرورت طبقه بندی علوم مسئله‌ای که پس از گسترش و توسعه وانشعاب علوم پیش می‌آید، احصا و سپس رده بندی علوم است. ... آن، باید در هر مرحله از تقسیم بندی همان عدد را رعایت کنیم و این محدودیت را خود بر ...
در یک مسئله طبقه‌بندی دودویی، هدف، گروه‌بندی داده‌های ورودی در دو دسته منحصربه‌فرد و مجزا از یک‌دیگر است. در چنین موقعیتی، مجموعه‌داده آموزشی با فرمت دودویی مانند «درست» (True) یا «نادرست ...
3. طبقه بندی مشکلات. 1. مشکلات واضح (Well-Defined): به مشکلاتی گفته می شود که فقط یک راه حل صحیح دارند. مثلا "برای قبولی در یک امتحان (مشکل) نمره بالای 10 (راه حل) لازم است." 2.
فرآیند طبقه‌بندی شامل گام های زیر است: 1- فهم مسئله. قبل از شروع طبقه‌بندی، باید به درستی مسئله‌ای که می‌خواهید حل کنید را متوجه شوید. کدام برچسب‌ها را می‌خواهید پیش‌بینی کنید؟
یادگیری نظارت شده انواع مختلفی همچون «رگرسیون» (Regression) و طبقه‌بندی دارد. هدفِ الگوریتم‌های یادگیری در مسائل طبقه‌بندی، رسیدن به تابعی است که با بررسی مجموعه‌ای از ویژگی‌ها، قادر به پیش‌بینی خروجی از نوع «گسسته ...
ساخت ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix) در مسایل طبقه بندی چند کلاسه. در ادامه، Confusion Matrix را برای این مسئله پیاده سازی می کنیم.
طبقه بندی به روش یونیفاید یا متحد یکی از مهم ترین و اصلی ترین روش های نامگذاری خاک هاست. در این مقاله شرح کامل آنرا خواهید خواند ... انواع خاک های مسئله دار ...
در شکل زیر تفاوت بین طبقه بندی چندکلاسه و چند برچسبی را مشاهده می کنید. طبقه‌بندی چند برچسبی(Multi-Label Classification): در این نوع طبقه‌بندی، هر نمونه می‌تواند برچسب‌های متعددی داشته باشد.
طبقه بندی و کدینگ تجهیزات بر اساس استاندارد ایزو ۱۴۲۲۴. اما تجهیزات باید به چه صورت طبقه بندی شوند؟ ما در طبقه بندی تجهیز از استاندارد ایزو ۱۴۲۲۴ استفاده می‌کنیم.
پس از همبستگی ویژگی‌های خاک، خاک‌ها بر اساس «کلیدهای طبقه‌بندی خاک» [ 23 ] به چهار سری طبقه‌بندی شدند و بر اساس تنوع در بافت، عمق، شیب و فرسایش به هفده واحد نقشه‌برداری نقشه‌برداری شدند. 2.3.
اخیراً، طبقه‌بندی داده های نامتوازن به یکی از چالش‌های مهم در زمینه‌ی یادگیری ماشین و داده‌کاوی تبدیل شده است. داده‌ی نامتوازن به داده‌هایی گفته می‌شود که در آنها، نمونه‌ها به طور غیریکنواخت و نامتوازن بین کلاس ...
هر چه در تشخیص و طبقه بندی مسئله بهتر عمل کنیم، احتمال موفقیت ما در حل آن مسئله افزایش پیدا می‌کند. ما در بحث تکنیکهای حل مسئله چند طبقه‌بندی مختلف را می‌آموزیم و در آینده بر اساس نیاز خود در ...
طبقه بندی آی سی ها براساس نوع مدار. از آنجایی که، الکترونیک همه چیز در مورد سیگنال است بنابراین بر اساس نوع سیگنال، مدارهای مجتمع به شرح زیر طبقه بندی می شوند: مدارهای مجتمع دیجیتال
مهارت های حل مسئله چه اهمیتی دارند؟ در این بخش علت اهمیت و مزایای مهارت حل مسئله را بررسی می‌کنیم. بدیهی است که هر سازمانی و همچنین هر فردی در طول سال‌های کاری‌اش با مجموعه‌ای از مشکلات مواجه می‌شود.
قبل از شروع کار بر روی مدل ماشین لرنینگ، باید تفاوت بین مسئله طبقه بندی و رگرسیون را درک کنیم. طبقه بندی و رگرسیون دو مشکل عمده پیش بینی هستند که معمولا در داده کاوی (Data Mining) مطرح می شوند. ...
الگوریتم‌های طبقه‌بندی چگونه کار می‌کنند؟ برای حل مسایل طبقه‌بندی در ماشین لرنینگ، از مدلهای ریاضی استفاده می‌شود که وظیفه‌شان این است که ارتباط میان یک متغیر خاص مانند x به مقادیر متغیر خروجی مانند y را بیایند.
مسئله زمان بندی پروژه با محدودیت منابع یکی از مسائل بسیار معروف و مطرح در زمینه تحقیق در عملیات و مدیریت پروژه است. در پژوهش حاضر، این مسئله با در نظر گرفتن اهداف مهمی شامل کمینه کردن زمان اتمام پروژه و همچنین کمینه کردن ...
ارائه روش طبقه بندی جدید با استفاده از رویکرد ترکیبی یادگیری ماشین و تصمیم گیری چندمعیاره (مقاله علمی وزارت علوم) درجه علمی: نشریه علمی (وزارت علوم) درجه علمی در دسته‌بندی سابق وزارت علوم ...
طبقه بندی (Classification) داده کاوی به دنبال یافتن راه حلی به منظور مسائل مختلف همچون طبقه بندی می باشد. در طبقه بندی هدف پیش بینی مقدار هدف با توجه به متغییر های ورودی می باشد.
پست الکترونیک: [email protected]
نشانی: شماره 1688، جاده شرقی گاوک، منطقه جدید پودونگ، شانگهای، چین.
کپی رایت © 2024.cryptod تمامی حقوق محفوظ است.نقشه سایت