R Mustererkennung

gsub(pattern, replacement, string) gibt die geänderte Zeichenfolge zurück, nachdem jedes Mustervorkommen durch Ersetzen in Zeichenfolge ersetzt wurde. Die Mustererkennung wird im Allgemeinen nach der Art des Lernverfahrens kategorisiert, das zum Generieren des Ausgabewerts verwendet wird. Überwachtes Lernen setzt voraus, dass eine Reihe von Trainingsdaten (der Schulungssatz) bereitgestellt wurde, die aus einer Reihe von Instanzen bestehen, die von Hand mit der richtigen Ausgabe ordnungsgemäß beschriftet wurden. Ein Lernverfahren generiert dann ein Modell, das versucht, zwei manchmal widersprüchliche Ziele zu erreichen: Führen Sie so gut wie möglich auf die Trainingsdaten, und verallgemeinern Sie so gut wie möglich auf neue Daten (in der Regel bedeutet dies, so einfach wie möglich zu sein, für eine technische Definition von “einfach”, in Übereinstimmung mit Occam Razor, unten besprochen). Unbeaufsichtigtes Lernen hingegen setzt Trainingsdaten voraus, die nicht von Hand beschriftet wurden, und versucht, inhärente Muster in den Daten zu finden, die dann verwendet werden können, um den richtigen Ausgabewert für neue Dateninstanzen zu bestimmen. [5] Eine Kombination aus beidem, das kürzlich untersucht wurde, ist halbüberwachtes Lernen, das eine Kombination aus beschrifteten und nicht beschrifteten Daten verwendet (in der Regel ein kleiner Satz beschrifteter Daten in Kombination mit einer großen Menge nicht beschrifteter Daten). Beachten Sie, dass es bei unbeaufsichtigtem Lernen möglicherweise überhaupt keine Schulungsdaten gibt, von denen die Rede ist; mit anderen Worten, und die zu kennzeichnenden Daten sind die Schulungsdaten. Vor einiger Zeit habe ich einem Kollegen geholfen, der einige Methoden zur Feststellung der wirtschaftlichen (in)Tätigkeit von Unternehmen auf der Grundlage ihrer vierteljährlichen Steuererklärungen getestet hat (unser Institut hat Zugang zu solchen Daten). Eines der Themen, die mein Kollege wollte, war, einfache Muster zu erkennen, wie z. B. eine Reihe von Null-Deklarationen, gefolgt von positiven oder umgekehrt.

Nachdem ich eine halbe Stunde herumgefuchtelt hatte, kam ich mit der folgenden Lösung, die so “typisch R” ist, dass ich beschlossen habe, es zu teilen, also hier geht es. In der Medizinischen Wissenschaft ist die Mustererkennung die Grundlage für COMPUTERgestützte Diagnosesysteme (CAD). CAD beschreibt ein Verfahren, das die Interpretationen und Befunde des Arztes unterstützt. Weitere typische Anwendungen von Mustererkennungstechniken sind die automatische Spracherkennung, die Einteilung von Text in mehrere Kategorien (z. B. Spam/Non-Spam-E-Mail-Nachrichten), die automatische Erkennung von Handschrift auf Briefumschlägen, die automatische Erkennung von Bildern menschlicher Gesichter oder die Handschriftbildextraktion aus medizinischen Formularen. [10] Die letzten beiden Beispiele bilden die subtopische Bildanalyse der Mustererkennung, die sich mit digitalen Bildern als Eingabe in Mustererkennungssysteme befasst. [11] [12] In der Psychologie ist die Mustererkennung (sinnvollund und identifizierende Objekte) eng mit der Wahrnehmung verbunden, was erklärt, wie die sensorischen Inputs, die Der Mensch erhält, sinnvoll gemacht werden.

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